操作系统生态发展是核心竞争力国产操作系统采取了成熟的开源操作系统Linux的技术路线，同时也投入了大量研发，从性能上已经较好的实现了追赶，基本达到了好用阶段。...但受制于MacOS或Windows10等操作系统的关键问题不在于技术能力，而在于生态建设。虽然统信软件在今年7月宣布生态适配数量突破50万，成为国内首个突破50万生态适配的操作系统厂商。...（截至7月25日，统信软件软硬件兼容适配认证数共计529903款），但与海外的MacOS和Windows操作系统相比，仍然存在数量级上的差距。...小程序容器技术，将应用小程序化并运行在桌面操作系统中目前市面上有一个支持多终端运行小程序能力的前端容器技术，只需简单集成 「 FinClip SDK」 ,即可在 手机、Windows、Mac、Linux...相信有小程序容器技术的加持，国产操作系统的生态之路会开始开挂式的增长。
将介绍如何将YOLOv8 模型导出为 OpenVINO格式的模型，这种格式可将CPU速度提高 3 倍，并可加速YOLO 在英特尔GPU和NPU硬件上的推理。...虽然名称中包含 Visual，但OpenVINO 还支持语言、音频、时间序列等各种附加任务。使用示例将YOLOv8n 模型导出为OpenVINO 格式，并使用导出的模型运行推理。...映射文件：保存原始模型输出张量到OpenVINO tensor 名称的映射。可以使用这些文件通过OpenVINO 推理引擎运行推理。...获得OpenVINO 文件后，就可以使用OpenVINO Runtime 运行模型。运行时为所有支持的英特尔硬件提供了统一的推理 API。它还提供跨英特尔硬件负载均衡和异步执行等高级功能。...有关运行推理的更多信息，请参阅《使用OpenVINO Runtime 进行推理指南》。
除了硬件，英特尔推出了OpenVINO深度学习部署工具包，并且在2018年下半年更新了5个版本，早期称为dldt[1]，其中包括模型优化器和推理引擎以及面向OpenCV和OpenVX的优化计算机视觉库。...OpenVINO实际上包含了Movidius SDK，相对于Movidius SDK一是增加了对深度学习功能的支持，其中包含一个深度学习的部署工具套件，里面包括了模型优化器和推理引擎；另外增加了对OpenCV...图4： OpenVINO工具包支持的硬件 啰啰嗦嗦介绍了这么多，关于模型优化器和推理引擎更加详细的介绍，请参考Developer Guide[7][8]。下面开始撸起袖子动手干起来。...yolo v3-tiny模型部署 在OpenVINO的例子程序中有yolo v3的演示程序，是基于tensorflow转换得到的yolo v3模型，可以参考该例子程序以及集成推理引擎步骤进行修改。...图7： 应用程序中集成OpenVINO推理引擎的步骤 修改过程有几个需要注意的地方： 1.
除了硬件，英特尔推出了OpenVINO深度学习部署工具包，并且在2018年下半年更新了5个版本，早期称为dldt[1]，其中包括模型优化器和推理引擎以及面向OpenCV和OpenVX的优化计算机视觉库。...OpenVINO实际上包含了Movidius SDK，相对于Movidius SDK一是增加了对深度学习功能的支持，其中包含一个深度学习的部署工具套件，里面包括了模型优化器和推理引擎；另外增加了对OpenCV...图4：OpenVINO工具包支持的硬件 啰啰嗦嗦介绍了这么多，关于模型优化器和推理引擎更加详细的介绍，请参考Developer Guide[7][8]。下面开始撸起袖子动手干起来。...yolo v3-tiny模型部署 在OpenVINO的例子程序中有yolo v3的演示程序，是基于tensorflow转换得到的yolo v3模型，可以参考该例子程序以及集成推理引擎步骤进行修改。...图7：应用程序中集成OpenVINO推理引擎的步骤 修改过程有几个需要注意的地方： 1.
在飞桨团队和OpenVINO团队的合作推进下，目前OpenVINO已支持直接导入飞桨模型格式进行模型优化转换和部署；而为了给开发者带去更好的体验，我们也正在开展将OpenVINO作为后端引擎向飞桨原生推理框架...Paddle Inference以及轻量化推理引擎Paddle Lite的适配集成工作，待正式发布后用户即可亲自感受飞桨模型在OpenVINO上的无缝部署体验。...： Windows及Linux平台下的OpenVINO源码编译； 如何产出飞桨模型直接用于在OpenVINO部署； 如何使用OpenVINO工具完成部署模型优化； CPU环境下的推理加速测试实验。...，因此模型的训练非常方便，官方教程有非常详细的指引。...推理加速测试 转换后的模型可以通过OpenVINO提供的C++或Python接口实现推理功能，这里提供了一个简单的示例。
下面这个库，就是我们主要使用的SDK平台了~ https://github.com/openvinotoolkit/openvino 可以看到这些，三大组件 关于这个工具包的工作流程 前段 后端...https://pypi.org/project/openvino/ 这个是关于，openvino的Python库 只有一个推理引擎 https://github.com/openvinotoolkit.../transitioning-from-intel-movidius-neural-compute-sdk-to-openvino-toolkit.html 这是是NCSDK和OpenVINO套件的迁移指南...，至于为什么我写这个，是因为虽然2代的性能加强了，但是软件结构变的很复杂了，没有第一代的软件结构简单了，所以有必要对比的学习。...上面的NCSDK 下面OpenVINO，可以看到流程有了很多的变化 也就是说，NCSDK只能用于一代 但是OpenVINO可以用于一二代，但是最新也不支持1代了 除了原始 NCS 和英特尔® NCS
Raspberry Pi上进行更快速的深度学习推理。...在开始之前，请务必查看OpenCV安装指南页面上的可用安装教程，并选择最适合需求的安装教程。...步骤1：回收Raspberry Pi上的空间 在Raspberry Pi上获得更多空间的一个简单方法是删除LibreOffice和Wolfram引擎以释放Pi上的一些空间： $ sudo apt-get...从此处开始，安装说明主要基于英特尔的Raspberry Pi OpenVINO指南。有一些“陷阱”，这就是为什么决定写一个指南。还将使用PyImageSearch读者所期望的虚拟环境。...结论 今天了解了英特尔的OpenVINO工具包，以及它如何用于提高Raspberry Pi的深度学习推理速度。
而在英特尔分论坛上，英特尔及其合作伙伴分别就边缘计算、百度超级计算平台的软硬件优化、英特尔 DL Boost、百度海洋引擎与英特尔SGX的合作、爱奇艺在OpenVINO™上的AI实践以及英特尔AEP的分布式系统在...支持在Windows与Linux系统，使用Python/C++语言。 OpenVINO工具包主要包括两个核心组件，模型优化器和推理引擎。...OpenVINO的主要特点有： 在英特尔平台上提升计算机视觉相关深度学习性能达19倍以上 解除CNN-based的网络在边缘设备的性能瓶颈 对OpenCV，OpenXV*视觉库的传统API实现加速与优化...借助英特尔OpenVINO工具包，能够帮助开发人员加快深度神经网络推理应用的开发，支持深度神经网络测试、调整和原型制作，可以帮助开发者进入实际应用的量产阶段。...首先是应用开发方法主要包括三点： 训练模型：固化模型 模型优化：图分割、客制化层、 客制化子图 推理引擎：模型级联计算、多输入尺寸设计、自动评估CPU端执行特征 另外，虞科华指出OpenVINO FPGA
net.jpg 2. onnx格式转换OpenVINO的xml和bin格式 OpenVINO是一个功能丰富的跨平台边缘加速工具箱,本文用到了其中的模型优化工具和推理引擎两部分内容....和bin是OpenVINO中的模型存储方式,后续将基于bin和xml文件进行部署.该模型转换工具还有定点化等模型优化功能,有兴趣可以自己试试....使用OpenVINO进行推理部署 OpenVINO除了模型优化工具外,还提供了一套运行时推理引擎....想使用OpenVINO的模型进行推理部署,有两种方式,第一种方式是使用OpenVINO原生的sdk,另外一种方式是使用支持OpenVINO的opencv(比如OpenVINO自带的opencv)进行部署...推理引擎的初始化 首先需要进行推理引擎的初始化,此部分代码封装在detector.cpp的init函数.
net.jpg 2. onnx格式转换OpenVINO的xml和bin格式 OpenVINO是一个功能丰富的跨平台边缘加速工具箱,本文用到了其中的模型优化工具和推理引擎两部分内容....bin是OpenVINO中的模型存储方式,后续将基于bin和xml文件进行部署.该模型转换工具还有定点化等模型优化功能,有兴趣可以自己试试....使用OpenVINO进行推理部署 OpenVINO除了模型优化工具外,还提供了一套运行时推理引擎....想使用OpenVINO的模型进行推理部署,有两种方式,第一种方式是使用OpenVINO原生的sdk,另外一种方式是使用支持OpenVINO的opencv(比如OpenVINO自带的opencv)进行部署...推理引擎的初始化 首先需要进行推理引擎的初始化,此部分代码封装在detector.cpp的init函数.
OpenVINO最成功的一点就是将英特尔所有的与AI相关的软硬件进行了整体的封装，通过OpenVINO的推理引擎将各个设备都利用起来，从而进一步提升开发效率。...一个典型的音视频处理流程，首先在流程开始时对输入码流解码，然后解出来的视频帧进行前处理，处理完毕后的数据会被传输至推理引擎当中进行推理，从引擎输出的结果会再经过后处理，在此之后如果需要编码成其它格式则进行...其中.xml文件主要包括一些网络拓扑结构，.bin文件则包含那些参数的权重。将这两种格式的文件同时放入推理引擎当中，文件加载后再根据用户的设置，采用CPU、GPU、VPU等设备进行推理。...这里我们利用了英特尔的OpenVINO推理引擎并将其作为一个Backend。通过推理引擎的CAPI，利用各种硬件设备实现推理加速。...目前大多只能接受RGB作为输入，同时模型对输入的尺寸也有固定要求，因此这里需要一个尺寸重新调整的过程。 预处理后的流程是Inference，利用OpenVINO推理引擎。
同时为了减少开发难度和迁移成本，我们采用了X86 CPU架构的英特尔NUC迷你电脑套件作为推理硬件，软件选择了FastDeploy推理部署工具箱快速开发后端OpenVINO推理引擎，加速AI模型推理。...英特尔NUC预装的操作系统是Windows10，所以可以直接下载带RTMP模块的Nginx。...基于FastDeploy开发 OpenVINO推理模块 本项目使用的是英特尔NUC 迷你电脑套件，选择FastDeploy的OpenVINO后端作为推理部署解决方案。...以往使用OpenVINO需要下载套件、安装和配置，过程比较繁琐，因此我采用了FastDeploy的部署方案，调用其内置的OpenVINO推理后端进行快速开发、部署。...环境中，默认使用OpenVINO作为推理后端。
推理框架现状和痛点 现在业界尚不存在各方面都远超其同类产品的推理框架，不同推理引擎在不同平台，硬件和模式下分别具有各自的优势，比如TensorRT有足够多的灵活性，在GPU执行时可以共享上下文，可以使用外部内存用于推理等...，OpenVINO有高吞吐率模式，可以CPU与GPU异构设备同时推理，TNN提供给上层用户直接操作其内部分配的输入输出Blob的能力等，另外其他推理框架也都有其各自的特性，需要足够尊重以及了解这些推理框架...，才能不丢失每一个推理框架的特性，并做到统一的使用的体验。...多种推理框架接入：我们引以为傲的特性之一是对多种业界知名推理框架的全面支持，包括 TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime、MNN、TNN、NCNN 等。...多终端适配：nndeploy 支持多种不同操作系统和硬件架构，包括 iOS、Android、Linux、Windows 等。这意味着您可以在各种终端设备上无缝运行您的深度学习模型。
OpenVINO 2020R01版本 之前写了一篇OpenVINO2020R01版本中如何使用OpenCV深度神经网络模型实现模型推理加速，详细交代了相关配置与程序演示内容。...，代码主要是跟我之前的OpenVINO2019R03的测试程序差不多，在此基础上稍有改动。...开发环境配置 要使用OpenVINO的推理引擎的相关SDK开发，首先就要完成相关配置，这里先说一下我的开发环境： VS2015 Windows 10 64位 OpenCV4.2 OpenVINO2020R01...但是我有个哥们跟我一样，还是继续翻车了，无法编译通过，他还是有C2240跟C2664两个编译错误，这个其实是因为项目字节编码导致的，检查一下，如果你还是unicode的话改成下面这样就好啦！ ?...以上就是OpenVINO C++版本的SDK在Windows系统下我的调用经过！
AI模型部署框架 模型部署常见的推理框架有：ONNX、NCNN、OpenVINO、 TensorRT、Mediapipe。...除了上述的特性，MediaPipe 还支持 TensorFlow 和 TF Lite 的推理引擎（Inference Engine），任何 TensorFlow 和 TF Lite 的模型都可以在 MediaPipe...如何选择 ONNXRuntime 是可以运行在多平台 (Windows，Linux，Mac，Android，iOS) 上的一款推理框架，它接受 ONNX 格式的模型输入，支持 GPU 和 CPU 的推理...唯一不足就是 ONNX 节点粒度较细，推理速度有时候比其他推理框架如 TensorRT 较低。 NCNN是针对手机端的部署。优势是开源较早，有非常稳定的社区，开源影响力也较高。...OpenVINO 是 Intel 家出的针对 Intel 出品的 CPU 和 GPU 友好的一款推理框架，同时它也是对接不同训练框架如 TensorFlow，Pytorch，Caffe 等。
：AI 算法开发工具千千万，PaddleX 到底有什么过人之处值得这么强力推荐呢？...既适配业界常用 CPU、GPU，还提供针对 NVIDIA Jetson、树莓派、Android、OpenVINO 平台 / 系统的完善部署方式及超级完善的文档说明。 ? ?...提供超丰富、实用、完整的工业、遥感、互联网等产业项目示例，从多模型串联到可视化推理等实用方案级别的讲解说明，简直是保姆级指南！ ? ?...也覆盖深度学习基础图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等视觉任务，提供超多百度自研的、业界最强的高性能算法及预训练模型，且可以满足移动端，服务端等对模型轻量化、高精度、高推理速度的诉求。 ?...神州数码代理发售的英特尔 ®️NUC 硬件上，还预装了 PaddleX！并经过完善测试，获得了产品兼容性证明。被 Intel 和神州数码认可的产品，你说能差吗？！ ? ? 这还没有结束！！！
文章作者：高高 排 版：晏杨 工具介绍 OpenVINO OpenVINO 是英特尔推出一套基于深度学习的计算机视觉加速优化框架，支持其它机器学习平台模型的压缩优化、加速计算等功能。...自发布以后就得到开发者的青睐，其强大的模型优化与压缩能力与加速计算引擎带来的速度提升让人十分惊喜，前面发布过一篇文章，详细介绍了 OpenVINO 的架构与其加速引擎 ( Inference Engine-IE...步骤教学 下载并安装 OpenVINO 下载地址： https://software.seek.intel.com/openvino-toolkitos=windows——需要先注册，邮箱会收到下载链接和...这个是 OpenVINO 的源文件，有兴趣的话可以多研究一下 ?...data_processing ( 数据处理 ) >> deployment_tools ( 部署工具 ) >> documentation（ 文档 ) >> inference_engine ( 推理机
电脑的操作系统有哪些，大部分人用的还是winsows吗？在人们购置一台电脑的时候除了选择较先进高端的硬件设备以外，想要使电脑能稳定快速的操作运行，和一个稳定的操作系统是分不开的。...我们日常用的电脑操作系统经过这些年的更替，也在不断的更新中，但是电脑常用的操作系统有哪些？还是来浅谈一下吧！ image.png 一、电脑常用的操作系统有哪些？...二、大部分人用的还是winsows吗 对于熟悉的事物大家普遍意识里都是持信任的态度，当然在这些年来windows操作系统也不负所望在操作上较为简单，对于初学者来说算是入门较快的一款操作系统。...Windows系统的几个系列如windows98、windowsXP、windows7、windows10都是较为经典的操作系统，常用的操作系统还是要根据个人的习惯了，至今自已用的还是windows7系统...电脑最常用的操作系统有哪些？针对一些较为高端系x的IT业特殊的精英人群，电脑的操作系统可能还是以已用的顺手且方便的操作系统，但日常应用时大部分人还是会选择windows的操作系统。
层出不穷的算法模型、各种架构的AI硬件、不同场景的部署需求（服务器、服务化、嵌入式、移动端等）、不同操作系统和开发语言，为AI开发者项目落地带来不小的挑战。...FastDeploy针对产业落地场景中的重要AI模型，将模型API标准化，提供下载即可运行的Demo示例。相比传统推理引擎，做到端到端的推理性能优化。...极致高效：相比传统深度学习推理引擎只关注模型的推理时间，FastDeploy则关注模型任务的端到端部署性能。...通过高性能前后处理、整合高性能推理引擎、一键自动压缩等技术，实现了AI模型推理部署的极致性能优化。...低门槛的推理引擎后端集成方案，平均一周时间即可完成任意硬件推理引擎的接入使用，解耦前后端架构设计，简单编译测试即可体验FastDeploy支持的AI模型。
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