cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1 / 255.0, cv::Size(640, 640), cv::Scalar(0, 0, 0), true, false); 预测推理 OpenVINO C++ SDK支持两种方式预测推理,分别是同步与异步模式,此外异步模式还支持Callback的方式实现后处理,这样对于实现推理流水线非常有用。代码片段如下: 同步推理,等...
OpenVINO C++ SDK支持两种方式预测推理,分别是同步与异步模式,此外异步模式还支持Callback的方式实现后处理,这样对于实现推理流水线非常有用。代码片段如下: 同步推理,等待结果 this->infer_request.infer; 异步方式 + Callback auto restart_once =true;infer_request.set_callback([&, restart_once](std::exception...
cv::Mat blob = cv::blobFromImage(image, 1 / 255.0, cv::Size(640, 640), cv::Scalar(0, 0, 0), true, false); 预测推理 OpenVINO C++ SDK支持两种方式预测推理,分别是同步与异步模式,此外异步模式还支持Callback的方式实现后处理,这样对于实现推理流水线非常有用。代码片段如下:同步推理,等待结果 thi...
OpenVINO C++ SDK支持两种方式预测推理,分别是同步与异步模式,此外异步模式还支持Callback的方式实现后处理,这样对于实现推理流水线非常有用。代码片段如下: 同步推理,等待结果 this->infer_request.infer(); 异步方式 + Callback auto restart_once =true;infer_request.set_callback([&, restart_once](std::excep...
为了测试该开发板的推理性能,同时测试所推出的[OpenVINO™ C# API](https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API)项目能否应用到该开发板上,我们使用该开发板,结合OpenVINO™ C# API的异步推理功能,加速深度学习推理速度。 1. 哪吒开发板 1.1 产品简介...
1. 使用异步推理 在进行OCR服务时,可以使用异步推理来提高性能。通过异步推理,可以同时处理多个推理请求,从而充分利用计算资源。 2. 利用硬件加速 OpenVINO支持多种硬件加速器。根据你的硬件环境,选择合适的加速器可以进一步提高推理速度和效率。 3. 批处理推理 通过批处理推理,将多个图像合并为一个批次进行处理,可以减...
OpenVINO2023版本的SDK支持同步与异步推理模式相比之前OpenVINO2021版本更加的简洁,易用。同时支持创建多个Requst然后基于多个Requst实现流水线方式的推理从而提升CPU推理的吞吐率。同步模式下OpenVINO2023 SDK的推理方式如下: 推理的流程如下: while(true) {// capture frame// populate CURRENT InferRequest// Infer CURRENT...
OpenVINO2023版本的SDK支持同步与异步推理模式相比之前OpenVINO2021版本更加的简洁,易用。同时支持创建多个Requst然后基于多个Requst实现流水线方式的推理从而提升CPU推理的吞吐率。同步模式下OpenVINO2023 SDK的推理方式如下: 推理的流程如下: while(true) {// capture frame// populate CURRENT InferRequest// Infer CURRENT...
5.推理请求:ov::InferRequest infer_request = compiled_model.create_infer_request(); 创建一个推理请求对象,用于执行推理。再通过infer_request.infer()进行推理。这里采用的是同步推理infer_request.infer(), 数据量大时,同步推理会阻塞主线程,直到推理完成。若要提高吞吐量,可使用异步推理start_async(),允许并...
1.3.3 执行AI推理计算 基于OpenVINO Runtime C++ API实现AI推理计算主要有两种方式:一种是同步推理方式,一种是异步推理方式,本文主要介绍同步推理方式。 主要步骤有: 初始化Core类:ov::Core core; 编译模型:core.compile_model() 创建推理请求infer_request:compiled_model.create_infer_request() ...