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。...模型优化器：OpenVINO模型优化器可以自动执行与设备无关的优化，例如将BatchNorm和Scale融合到卷积中，在Movidius SDK转换前需自行融合后再转换模型。...Movidius SDK提供三种工具来测试并转换模型，OpenVINO仅包含模型优化器mo.py用于转换IR中间过程文件（xml描述网络结构，bin包含权重和偏差二进制等数据），分析网络性能可以在运行程序的时候指定参数...OpenVINO不支持darknet模型转换，因此首先需要将darknet模型转换为OpenVINO支持的模型，这里转换为caffe模型[10]，也可以转换为tensorflow模型[11]，当然也可以在...转换过程或多或少会有精度损失，因此转换完成后建议在caffe上重新测试精度，确定转换过程没有问题 完成caffe模型的转换，需要使用OpenVINO模型优化器将caffe模型转换为的OpenVINO中间过程
OpenVINO中模型优化器(Model Optimizer)支持tensorflow/Caffe模型转换为OpenVINO的中间层表示IR(intermediate representation)，从而实现对模型的压缩与优化...Tensorflow层支持 模型优化器对各种深度学习框架模型的支持并非是100%的，以tensorflow为例，只有下面这些层构建的模型才可以被模型优化器转换为中间层IR(.xml与.bin文件)，R5...特别值得赞扬的是模型优化器在R4版本中开始支持原生的tensorflow与基于tensorflow对象检测框架预训练与迁移学习两种方式生成的tensorflow模型。...完整的从tensorflow模型到中间层IR转换步骤可以分为如下几步： 01 配置模型优化器依赖 主要是要安装tensorflow框架支持 pip install tensorflow // 如果已经安装可以跳过此步...03 使用模型优化器生成脚本生成IR文件 xml文件-描述网络拓扑结构 bin文件-包含权重参数的二进制文件 打开cmd命令行，首先到openvino安装好的模型优化器目录下 <INSTALL_DIR
OpenVINOOpen Visual Inference & Neural Network Optimization toolkit 的缩写，是一个用于优化和部署人工智能推理模型的综合工具包。...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。...模型优化器：OpenVINO 提供了一个模型优化器，可从PyTorch,TensorFlow,TensorFlow Lite、Keras、ONNX,PaddlePaddle 和 Caffe 等流行的深度学习框架导入...、转换和优化模型。...易用性：工具包附带80 多本教程笔记本（包括YOLOv8 优化），教授工具包的不同方面。将模型导出为OpenVINO 格式时，会生成一个包含以下内容的目录：XML 文件：描述网络拓扑结构。
而是增加了算法工业化落地时所必需的加速和优化性能的环节，以及封装成一个产品的环节。...因为在线服务器的环境，需要构建镜像来使用不同的框架。具体见 2.5.2节。 权重冻结：将原本模型的权重值.weights或.ckpt转换为.pb文件。...IR转换：将.pb文件转换为openvino模型进行推理加速，内含 .xml、.bin 和 .mapping 文件。...在将算法工业化落地时需要加速和优化模型性能，OpenVINO是英特尔基于自身现有的硬件平台开发的一种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，支持各种英特尔平台的硬件加速器上进行深度学习...转换就是将生成的权重 .pb 文件转换为 openvino 模型以完成推理加速。
OpenVINO通过一系列的优化技术，如模型优化器、推理引擎等组件，对模型进行压缩、转换和加速处理，使得在不同的硬件设备上都能高效地运行深度学习推理任务，广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域...同时，需要配置好C++开发环境，如安装合适的编译器（如GCC或Visual Studio）以及相关的依赖库。在环境搭建过程中，要仔细检查各个组件的版本和配置，避免出现兼容性问题。...OpenVINO提供了模型优化器工具，可以将常见的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）训练的模型转换为OpenVINO支持的中间表示（IR）格式。...其中一个挑战是模型兼容性问题，虽然OpenVINO支持多种深度学习框架的模型转换，但在某些特殊的模型结构或自定义层的情况下，可能会出现转换失败或推理结果不准确的问题。...应对策略是深入了解OpenVINO的模型转换规则和支持的层类型，对于不支持的自定义层，可以通过编写扩展插件或修改模型结构来解决。 另一个挑战是性能优化的复杂性。
介绍OpenVINO™ 是用于优化和部署 AI 推理的开源工具包。...OpenVINO 常用工具介绍深度学习模型优化器 Deep Learning Model Optimizer- 一种跨平台命令行工具，用于导入模型并准备它们以使用推理引擎进行最佳执行。...模型优化器导入、转换和优化模型，这些模型在流行框架中训练过，例如 Caffe、TensorFlow、MXNet、Kaldi 和 ONNX*。...实验结论模型名称大小QPSorigin_model34231.60 KB88.93quantiztion model12384.25 KB105.58优化比率减少了63.8222%18.72%通过观察转换期间日志..., 发现由于模型结构比较简单紧凑, 特征也非常稀疏, 导致转换时可以被算子融合和量化的节点并不多, 故性能提升不是特别明显.
要做Int8量化首先需要将你需要部署的模型Caffe/Pytorch/Tensorflow转化为OpenVINO的IR中间模型。...Caffe模型优化器的路径 --tf_custom_op_config_dir, --tf-custom-op-config-dir string Optional....Tensorflow模型优化器的路径 --tf_obj_detection_api_pipeline_config_path, --tf-obj-detection-api-pipeline-config-path...用于Tensorflow目标检测模型优化器的配置文件路径. --progress string Optional....参数 类型 描述 --config string 本地配置YML文件的路径 -d string YML定义文件的路径 -M string 模型优化器目录的路径 --models string 模型和权重的前缀路径
目前，ONNX主要关注在模型预测方面（inferring），将转换后的ONNX模型，转换成我们需要使用不同框架部署的类型，可以很容易的部署在兼容ONNX的运行环境中。...OpenVINO是一种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的工具套件，支持各种英特尔平台的硬件加速器上进行深度学习，并且允许直接异构执行。...OpenVINO在模型部署前，首先会对模型进行优化，模型优化器会对模型的拓扑结构进行优化，去掉不需要的层，对相同的运算进行融合、合并以加快运算效率，减少内存拷贝；FP16、INT8量化也可以在保证精度损失很小的前提下减小模型体积...此 SDK 包含深度学习推理优化器和运行时环境，可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。 在推理过程中，基于 TensorRT 的应用程序的执行速度可比 CPU 平台的速度快 40 倍。...一般的主流的训练框架如TensorFlow 和 Pytorch 都能转换成 TensorRT 可运行的模型。
其中，模型优化器是线下模型转换，推理引擎是部署在设备上运行的AI负载。 因为OpenVINO还有针对自己CPU的架构，没有对FPGA部分过多介绍，所以一些细节会在下一个项目介绍。...AI Model Zoo 这个就是最流行框架 Pytorch、Tensorflow、Tensorflow 2 和 Caffe 的现成深度学习模型的集合，也就是我们可以简单及快速的进行AI模型的训练和优化...AI 优化器、AI 量化器、AI 编译器 AI 优化器功能简介 这三个作用就是将训练好的模型进行优化，其中AI 优化器是在牺牲很少的精度情况下降模型的复杂度；AI 量化器的作用其实和FPGA的结构有关（...FPGA无法处理浮点数据），AI 量化器就是将32 位浮点权值和激活量转换为 INT8 这样的定点数据。...AI 量化器功能简介 AI 编译器的作用就是将 AI 模型进行高级优化，主要包括指令集、数据流、层融合和指令排程等，并可尽量重复使用片上内存。
其中，模型优化器是线下模型转换，推理引擎是部署在设备上运行的AI负载。 因为OpenVINO还有针对自己CPU的架构，没有对FPGA部分过多介绍，所以一些细节会在下一个项目介绍。...AI Model Zoo 这个就是最流行框架 Pytorch、Tensorflow、Tensorflow 2 和 Caffe 的现成深度学习模型的集合，也就是我们可以简单及快速的进行AI模型的训练和优化...AI 优化器、AI 量化器、AI 编译器 AI 优化器功能简介 这三个作用就是将训练好的模型进行优化，其中AI 优化器是在牺牲很少的精度情况下降模型的复杂度；AI 量化器的作用其实和FPGA的结构有关...（FPGA无法处理浮点数据），AI 量化器就是将32 位浮点权值和激活量转换为 INT8 这样的定点数据。...AI 量化器功能简介 AI 编译器的作用就是将 AI 模型进行高级优化，主要包括指令集、数据流、层融合和指令排程等，并可尽量重复使用片上内存。
到了2020年，发生了一个比较大的变化是我们将OpenVINO（英特尔的一个深度学习的推理引擎）加入到了FFmpeg的深度学习模块中，同时也开展了一个GsoC项目，希望将深度学习模块中的一些功能进行优化...如果考虑到系统中既没有TensorFlow也没有OpenVINO，我们可以选择转换到Native backend，即相应的代码实现都在FFmpeg代码树中，可以直接拿来用。...下面举例说明应该如何应用：首先第一步，TensorFlow backend在默认编译FFmpeg时是非enable的，所以我们需要加入一个选项，告知FFmpeg的build system，需要enable...如果需要使用OpenVINO后端，其实OpenVINO可以支持多个不同格式，例如Tensorflow格式、通过中间转换的方式支持pyTorch格式，支持ONNX格式等等。...例如mo_tf.py脚本文件就可以将Tensorflow格式的模型文件转换为OpenVINO支持的格式，OpenVINO的模型文件有两个，分别是.xml和.bin文件，我们只需要将这两个模型文件放在同一个目录下即可
主要讲述如何把DrakNet框架下支持的YOLO系列模型通过OpenVINO模型优化器与推断引擎实现对YOLO网络模型的加速执行。...完整实现YOLO模型在OpenVINO上运行可以分为两个部分 模型转换 首先需要把YOLO网络模型通过模型优化器(MO)转为中间层输出IR(xml+bin)，这个过程不是很友好，原因在于openvino...本身不支持darknet网络，所以只有先把YOLOv3转换为tensorflow支持的PB文件，下载YOLOv3-tiny权重与配置文件 https://pjreddie.com/media/files...tensorflow模型然后再转为IR的工具下载地址如下： https://github.com/feng1sun/YOLO-OpenVINO 运行脚本 dump.py --class_names .....IE加速执行YOLOv3 转换好的模型是我们就可以通过SDK进行加载，生成网络，然后使用它实现基于YOLO的目标检测。
AI 框架： TensorFlow, PyTorch, JAX 等，选择与模型兼容的框架。...四、模型部署与推理服务模型转换与优化： 根据部署目标硬件和推理框架，对模型进行优化，如量化 (Quantization)、剪枝 (Pruning)、模型蒸馏 (Knowledge Distillation...转换为 ONNX, TensorRT, OpenVINO 等推理优化格式。推理服务构建： API 接口： 开发 RESTful API 或 gRPC 接口，供前端应用或业务系统调用 AI 推理服务。...六、监控、管理与运维 (MLOps)模型监控： 性能监控： 监控模型准确率、延迟、吞吐量、错误率。 数据漂移检测： 监控输入数据分布是否发生变化，影响模型性能。...告警系统： 基于监控指标设置告警阈值，异常时自动通知运维人员。模型版本管理： 对不同版本的模型进行管理、追踪和回溯。 支持 A/B 测试、金丝雀发布等部署策略。
重磅干货，第一时间送达 CVPR 2021 相关论文、代码 、解读和demo整理，同时为了方便下载论文，已把部分论文上传到上面了，欢迎小伙伴们 star 支持一波！...解析错误的调试 改进layers和activations，支持更多模型 优化NMS处理、DetectionOutput 修复Div with constant、MatMul、Reshape(TensorFlow...) 支持Mish ONNX子图、NormalizeL2(ONNX)、LeakyReLU(TensorFlow)、TanH(Darknet)、SAM(Darknet)和Exp 支持OpenVINO 2021.3..., Kalman, BackgroundSubtractor）的性能测试 修复PlaidML后端的RMat输入支持 增加Fluid AbsDiffC, AddWeighted和位操作的ARM NEON优化...其他静态分析和警告修复 文档： [GSoC]增加TF和PyTorch分类转换案例 [GSoC]增加TF和PyTorch分割转换案例 [GSoC]增加TF和PyTorch检测转换案例 社区贡献：
转换使用 Keras 开发的 TensorFlow 模型 本节介绍如何将 TensorFlow 模型转换为 OpenVINO IR 格式。 有关更多信息，请参考以下链接。...请按照以下步骤进行转换： 转换之前，请参考以下链接来配置模型优化器。 现在，我们准备进行转换。...对象检测 API – TOCO TOCO 代表 TensorFlow 优化转换器。...Core ML Core ML 是 Apple 的机器学习框架，该框架集成了来自 TensorFlow 等各种来源的神经网络模型，并在必要时进行了转换，然后优化了 GPU/CPU 性能以进行设备上的训练和推理...模型转换为 Core ML 格式 转换器仅转换 TensorFlow 模型的一部分。
训练扩展 OpenVINO提供了大量的预训练模型，对车牌、车辆检测SSD模型，车辆属性识别、车牌识别模型、人脸检测、表情识别等模型，都提供模型重新训练与部署的扩展通道，通过tensorflow object...行人、车辆、自行车检测 SSD 自定义对象检测器 车辆属性检测 安装与使用 OpenVINO训练扩展与模型转换安装步骤如下 1....： Python 3.6 TensorFlow 1.13.1 OpenVINO 2019 R1 with Python API install libturbojpeg python3-tk python3...其中以SSD Object Detection最值得关注，可以支持车牌、车辆、行人等检测模型自定义训练与导出使用。其训练过程与tensorflow对象检测框架中的SSD模型训练几乎很一致，毫无违和感！...这样就可以打通从模型训练到使用的加速链条，OpenVINO你果然值得拥有！看一下训练效果与图形显示 ? ?
物体检测模型的加速，涉及到的内容有tensorflow物体检测模型，OpencvDNN模块的使用，OpenVINO的使用。...tensorflow物体检测模型 Google开源的目标检测 API包含了许多优秀的检测模型，可任君选用，地址为： https://github.com/tensorflow/models/blob/master...有了这两个文件后，可以用tensorflow调用，可以用OpencvDNN调用，也可以用OpenVINO调用，本文研究用OpencvDNN，及OpenVINO调用。...好了，看看经过转换后的模型，会出现什么？...DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE); face_detection_net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_MYRIAD); 效果如图所示，瞬间变好了，原来真的需要转换模型格式
数据抽取与转换： 执行ETL过程，将原始数据转换为模型可用的格式。数据清洗： 处理缺失值、异常值、重复数据等，确保数据质量。...模型优化与转换：量化、剪枝等： 对训练好的模型进行优化，如模型量化（降低精度）、剪枝（去除冗余连接）、知识蒸馏，以减小模型大小和推理延迟。...模型格式转换： 将模型转换为部署友好的格式，如ONNX (Open Neural Network Exchange)、TensorRT (NVIDIA GPU加速库) 或OpenVINO (Intel优化库...告警系统： 配置告警规则，当关键指标超出阈值时自动触发告警通知。模型性能监控：模型准确性监控： 持续追踪模型在生产环境中的性能指标（准确率、F1分数、召回率等），对比训练时的表现。...灾难恢复与备份：制定详细的灾难恢复计划，定期备份关键数据、模型和配置。测试恢复流程，确保在灾难发生时能迅速恢复服务。AI本地化部署是一个长期的过程，需要企业持续投入资源进行优化、维护和迭代。
tensorflow对象检测框架 该框架支持tensorflow1.x与tensorflow2.x版本，其中tensorflow1.x版本是支持tensorflow1.15.0以上版本，支持的对象检测模型包...OpenVINO框架支持训练好的pb模型转换为中间文件，在CPU端侧加速推理，对SSD系列的模型在酷睿i7 CPU8th端侧推理速度可达到100FPS左右。...之前写过一系列的相关文章可以直接查看这里 Tensorflow + OpenCV4 安全帽检测模型训练与推理 基于OpenCV与tensorflow实现实时手势识别 Tensorflow Object...、模型训练与导出、OpenVINO模型转换与加速推理整个流程。...CV开发的基本技术素养，此外OpenVINO2021.3版本在扩展模块开始支持原生的pytorch模型直接转换为IR格式，不需要中间ONNX转换，基于Pytorch框架的YOLOv5对象检测框架的从检测到部署必将更加的容易在实际项目中使用
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