1.1 配置OpenVINO C++开发环境 配置OpenVINO C++开发环境的详细步骤,请参考之前文章 1.2 下载并转换YOLOv5预训练模型 下载并转换YOLOv5-seg预训练模型的详细步骤,本文所使用的OpenVINO是2022.3 LTS版。 首先,运行命令获得 yolov5s-seg ONNX 格式模型:yolov5s-seg.onnx: python export.py --weights yolov5s-seg....
项目PaddleOCR-OpenVINO-CSharp链接为: https://github.com/guojin-yan/PaddleOCR-OpenVINO-CSharp 2. 项目环境 在本项目中主要使用的是自己开发的OpenVINOTMC# API项目以及OpenCvSharp4项目,所使用NuGet Package程序包以及安装方式如下所示 2.1 NuGet Package OpenVINO.CSharp.API >= 2023.2.0.2 OpenVINO....
首先,需要准备开发环境,包括安装OpenVINO Toolkit、CMake、OpenCV和C++编译器(如GCC或MSVC)。然后,从相关资源平台下载YOLOv11的OpenVINO C++部署项目代码。 接下来,将YOLOv11模型转换为OpenVINO支持的IR格式,这通常需要使用OpenVINO的Model Optimizer工具。转换完成后,使用CMake编译项目,并配置好项目的包含目录和库目录,确...
1)OpenVINO.CSharp.API OpenVINO.CSharp.API是本文所演示项目主要使用的依赖库,目前该项目已经发布了Nuget Package,完全支持dotnet add package安装,该项目主要包含以下三个程序集: lOpenVINO.CSharp.API:OpenVINO 核心程序集,封装了OpenVINO™ 的 .Net wrapper接口,包含了OpenVINO™ 主要模型推理类。 lOpenVINO.C...
https://github.com/guojin-yan/PaddleOCR-OpenVINO-CSharp.git 1. 前言1.1 OpenVINO™ C# API 英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 oneAPI 而开发,可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件,适用于从边缘到云的各种英特尔平台上,帮助用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。
跨平台部署:OpenVINO支持跨多种硬件平台进行部署,包括边缘设备和云服务器,能够在不同的设备上实现高效的推理。 模型保护:OpenVINO可以将模型转换为 IR(Intermediate Representation)格式,这样可以保护模型的知识产权,避免模型被轻易篡改或复制。 部署简化:OpenVINO提供了简...
OpenVINO的部署描述中,正确的是?A.支持直接运行PB格式的模型推理B.支持模型热更新C.支持CPU/VPU/FPGA多种硬件D.支持容器化部署搜索 题目 OpenVINO的部署描述中,正确的是? A.支持直接运行PB格式的模型推理B.支持模型热更新C.支持CPU/VPU/FPGA多种硬件D.支持容器化部署 答案 BCD 解析...
百度试题 结果1 题目Intel OpenVINO模型优化器的主要目的是? A. 训练深度学习模型 B. 优化预训练的模型以便在Intel硬件上部署 C. 在不同深度学习框架之间转化模型 D. 评价深度学习模型的性能 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
使用OpenVINO部署ONNX模型的过程可以分为以下几个步骤,下面将详细解释每个步骤并附上相关代码片段: 1. 安装OpenVINO工具套件 首先,你需要从Intel的官方网站下载并安装OpenVINO工具套件。安装过程通常包括下载安装包、运行安装程序以及配置环境变量。 安装完成后,你需要设置环境变量以便在命令行中调用OpenVINO的工具。这通常涉...
https://github.com/guojin-yan/PaddleOCR-OpenVINO-CSharp 2. 项目环境 在本项目中主要使用的是自己开发的OpenVINOTMC# API项目以及OpenCvSharp4项目,所使用NuGet Package程序包以及安装方式如下所示 2.1 NuGet Package OpenVINO.CSharp.API >= 2023.2.0.2 ...