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 ) 使用，如何帮助开发者在 CPU 上对深度学习的模型跑出实时帧率。
在万物智能互联时代，AI是不可或缺的核心技术，英特尔致力于帮助开发者打开人工智能应用创新大门，为更多开发者提供优化人工智能算力的高效工具和解决方案。 诚邀您参加3月24日“英特尔AI开发者日”线上直播会，英特尔将联合飞桨社区、OpenCV社区，Edge Foundry社区，ROS社区，OpenVINO中文社区以及极视角开发者社区的技术专家为大家带来最新的AI技术分析及应用实例分享。 数据驱动技术，AI重塑未来，期待与您一同探索人工智能革新下的未来世界 长按下方二维码即刻报名 3月2
官网：Git - Downloading Package (git-scm.com)
英特尔在OpenVINO模型加速库中设计了一个全新的车牌识别模型用于识别各种车牌包括中文车牌识别，其中在BITVehicle数据集上对中文车牌的识别准确率高达95%以上。官方发布的OpenVINO支持预训练模型中已经包含了LRPNet模型，可以用于实时的车牌识别。
尊敬的开发者： 您好！ 近期，上海白玉兰开源开放研究院携手海内外知名企业、高校、共同发起了《中国AI开发者调研》问卷，此次问卷将通过匿名的方式收集答案。我们将基于问卷调研结果及桌面研究成果形成报告和白皮书，预期于 2022 年世界人工智能大会期间发布。 希望您能抽出约 40 分钟时间，认真填写此问卷。推动中国 AI 技术产业落地，离不开每一位开发者的支持。 扫码填写 01 问卷内容 1. 中国 AI 开发者群体画像 2. 中国 AI 开发者眼中的产业现状和趋势 3. AI 开发者了解和学习产业相关信息
LangChain 是一个用于构建语言模型驱动应用的框架。它旨在通过语言模型（如OpenAI的GPT-4）来增强和简化开发者创建复杂的自然语言处理（NLP）应用的过程。LangChain 提供了模块化的工具和组件，使开发者能够轻松地集成和扩展不同的NLP功能。
作者：Tony Peng 中文编译：路 5 月 23 日，英特尔第一届 AI 开发者大会 AIDevCon 开幕，该大会为期两天，在旧金山艺术宫举行。第一天，英特尔详细介绍了它们在 AI 方面的雄心壮志。 英特尔严肃看待人工智能。去年，这家 50 岁的芯片巨头和 CPU 市场领导者成立了 AI 产品事业部（AIPG），由副总裁 Naveen Rao 领导，他曾创立 Nervana，该公司于 2016 年被英特尔收购。 在今早的 keynote 演讲中，Rao 称英特尔的目标是为 AI 开发者搭建完美的计算
前几天加了两个Openvino群，准备请教一下关于Openvino对YOLOv3-tiny的int8量化怎么做的，没有得到想要的答案。但缺发现有那么多人Openvino并没有用好，都是在网络上找资料，我百度了一下中文似乎没有靠谱的目标检测算法的部署资料，实际上这个并不难，用官方提供的例子改一改就可以出来。所以我答应了几个同学写一个部署流程希望对想使用Openvino部署YOLOv3-tiny(其他目标检测算法类推)到cpu或者Intel神经棒上(1代或者2代)都是可以的。
八月底CV君曾向大家推荐了 LFFD：轻量级人脸检测器，不止是快，其不仅仅可用于人脸检测，实际上是一款优秀的单类目标检测器。其最大特点是在精度接近SOTA的同时，速度非常快。
自大语言模型 (LLM) 成为热点话题以来，涌现了一大批中文大语言模型并在优化平台中得到了积极部署。ChatGLM 正是广受好评的主流中文大语言模型之一。
在本教程中，将学习如何将OpenVINO工具包与OpenCV一起使用，以便在Raspberry Pi上进行更快速的深度学习推理。
OpenVINO是英特尔基于自身现有的硬件平台开发的一种工具套件，主要用于快速开发高性能计算机视觉及深度学习视觉的应用程序和解决方案，从而实现人类视觉模拟、自动语音识别、自然语言处理和推荐系统任务。该工具套件基于最新一代的人工神经网络，包括卷积神经网络、递归网络和基于注意力的网络，可扩展跨英特尔硬件的计算机视觉和非视觉工作负载，从而最大限度地提高性能。基于OpenVINO，可提升应用程序在CPU计算设备上的推理速度。
段维伟-使用 Flutter 2.0 开发多平台 VOIP/WebRTC 客户端
YOLOv5兼具速度和精度，工程化做的特别好，Git clone到本地即可在自己的数据集上实现目标检测任务的训练和推理，在产业界中应用广泛。开源社区对YOLOv5支持实例分割的呼声高涨，YOLOv5在v7.0中正式官宣支持实例分割。
TNN是腾讯开源的新一代跨平台深度学习推理框架，也是腾讯深度学习与加速Oteam云帆的开源协同成果，由腾讯优图实验室主导，腾讯光影研究室、腾讯云架构平台部、腾讯数据平台部等团队一起协同开发。在经过4个多个月的迭代完善后，TNN新版本v0.3版本正式发布，是首个同时支持移动端、桌面端、服务端的全平台开源版本。TNN新版本在通用性、易用性、性能方面进一步获得提升。 TNN地址： https://github.com/Tencent/TNN 01 通用性 在保证模型统一、接口统一的前提下，依托于硬件厂商提供的加
从今天起，OpenMMLab 不仅能够提供高质量、前沿的人工智能模型，也将强势打通从算法模型到应用程序这 "最后一公里"！
OpenVINO ToolKit是英特尔发布的一套深度学习推断引擎，支持各种网络框架，官方给出的说明是支持100多种网络训练导出的模型（100多种网络模型，无知限制了我的想象力）官方对这个工具包的主要特点总结如下：
人工智能、无所不在的计算、无处不在的连接、从云到边缘的基础设施是驱动创新与变革的四大超级力量。近日，在“英特尔AI开发者私享会”现场，英特尔AI 软件布道师武卓分享了在云端和边缘端实现高性能人工智能推理的一些特点与好处。 （英特尔AI 软件布道师武卓线上分享） 云规模开发具有很多的好处：云端能很好的支持多种不同的AI框架和服务，另外在云端可以简化训练开发，比如无需软件下载、无需配置、无需安装，可以直接使用云端所提供的计算资源和服务。在边缘端进行推理也有很多优势：由于数据通常是在边缘端产生和采集的，
一起来看看在blog-auto-publishing-tools中，是如何实现自动发布到oschina的吧。
请先阅读我的上一篇文章《Visual Studio 2017 配置OpenVINO开发环境》，在VS2017中配置好OpenVINO环境。
TNN是腾讯开源的新一代跨平台深度学习推理框架，也是腾讯深度学习与加速Oteam云帆的开源协同成果，由腾讯优图实验室主导，腾讯光影研究室、腾讯云架构平台部、腾讯数据平台部等团队一起协同开发。在经过4个多个月的迭代完善后，TNN新版本v0.3版本正式发布，是首个同时支持移动端、桌面端、服务端的全平台开源版本。TNN新版本在通用性、易用性、性能方面进一步获得提升。
针对对一个问题，OpenCV开发包包含的东西太多了，大而全，而它们的项目可能需要只是一点点，需要的是小而精，其实这个很容易解决，这个就是要求做好OpenCV的模块裁剪与移植，通过CMake自己编译，关于这个问题，我也写过一篇文章来介绍，感兴趣可以点击这里：
身处智能化的时代，无论是企业还是开发者，大家都额外关注如何能够把握机遇，迎接时代浪潮。2023 年 6 月 15 日，Microsoft Build 中国圆满落幕。微软携手合作伙伴、技术社区的专家，共同展望下一代 AI 技术趋势，解读 Microsoft Build 全球大会新发布。
详情：https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog#version450
GeLU 加速：我们即将完成高斯误差线性单元 (GeLU) 函数的加速，这是 PyTorch 和 TensorFlow 等深度学习框架的重要组成部分。
很高兴能有机会在LiveVideoStock做有关于FFmpeg深度学习模块相关内容的技术分享。
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！
https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/18006914
在AI深度学习模型的训练中，一般会用Python语言实现，原因是其灵活、可读性强。但在AI模型实际部署中，主要会用到C++，原因在于其语言自身的高效性。
这是OpenCV每年例行发布的春季版，DNN模块依旧是开发重点，官方一直在进行深度学习推理功能的完善和例程的丰富，另外社区也贡献了不少亮点，我们一起来看看吧！
找工作也太太太太太难了吧！是不是说出了很多人的心声。对于应届生来说，秋招竞争越来越激烈，而薪酬可观的核心岗位——AI算法岗位更是卷中之卷？ 综合各大厂对候选人的要求：实习、比赛、项目、顶会这几个词高频出现。 显然，在就业竞争极为激烈的当下，应聘AI岗往往需要具有一定的场景实践经历，实践是快速学习、上手的一条关键路径，培养AI能力的最好方式之一，无疑是来一场真正的算法对决。 你不来波有效实践，怎么成为AI卷王？ 为了养成AI领域的卷王，这两场高技术含量、高含金量的AI活动千万不要错过！ 欢迎进入开源的飞桨世界
大家好，我叫翟磊，来自英特尔开源技术中心。今天我演讲的主题是《基于英特尔架构的实时视频流分析系统的设计与优化》，主要会从以下几个方面进行介绍：首先，背景介绍；其次，我会通过硬件和软件两个层面，来对英特尔视觉云计算平台进行详细的介绍，但主要还是侧重于软件层面。然后，结合我们现在正在做的一个名为Intel Collaboration Suite for WebRTC的项目实践来跟大家讲述一下，如何快速地在英特尔计算平台上构建一个实时、可扩展的实时视频流分析系统，最后，我会做一些总结。
本篇文章主要对比赛流程中的各个环节进行展开说明，并对笔者践行过的代码及更改的地方进行记录。如哪里有侵权请联系笔者进行删除。另外在这里对比赛举办方表示感谢 ~ ~
人脸检测是计算机视觉中的老话题，应用广泛，研究者众多，业界不仅在向着更准的检测算法前进，轻量级检测人脸算法也成为应用中的宠儿。
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。
如果说深度学习模型性能的不断提升得益于英伟达GPU的不断发展，那么模型的边缘部署可能就需要借助英特尔的边缘计算来解决。伴随交通、医疗、零售等行业中深度学习应用的发展，数据处理和智能分析逐渐从云端走向边缘。本人与大家分享一下英特尔的边缘计算方案，并实战部署yolo v3-tiny模型。
选择windows，登录intel账户后，跳转下载页面，选择Full Package按钮：
我在开始前需要安装 Python 以及 Git，如果你还没有安装好，可以自己去网上找一些教程。我们这里就不再赘述了。
爱克斯开发板对应的乌班图版本是ubuntu20，可以通过下面的命令行查询到版本号：
YOLOv5 于2020年6月发布！一经推出，便得到CV圈的瞩目，目前在各大目标检测竞赛、落地实战项目中得到广泛应用。
OpenVINO刚刚不久之前发布了新版本OpenVINO2021.3版本，其中最引入关注的是有了OpenVINO扩展模块，github的地址如下：
本文评测来自好友Jack OmniXRI的测试。本篇结尾有原文链接，大家可以访问他的Blog，如果大家对边缘计算技术的发展很感兴趣，相信他的Blog一定不会让你失望的。
Intel神经网络计算棒2代（NCS预热篇上），大家可以先看我昨天写的文章，大致了解一下，这篇文章呢，还是一些现有的资料的解读，还是属于随笔~
随着物联网的快速发展，全世界每天都在产生海量的数据，这对云端存储和网络带宽都带来了极大的挑战。虽然通信技术也在不断发展，但是这个速度还是难以赶上数据增长的速度。所以，边缘计算逐渐进入了大家的视野。为了充分解决这一问题，各个厂家都发布了各种软件框架和工具，英特尔的OpenVINO就是其中之一。 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。 为了让大家更好地了解OpenVINO™工具套件及使用方法，英特尔
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.
还用介绍吗，直接看下面的系列文章了解OpenVINO是干什么用的，还有如何与OpenCV一起使用，实现对DNN模块的加速运行，OpenVINO SDK开发使用等相关技术。
大家好，今天给大家分享一下如何把Keras框架训练生成模型部署到OpenVINO平台上实现推理加速。要把Keras框架训练生成的h5模型部署到OpenVINO上，有两条技术路线：
人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 正在快速全面改变人、设备和数据交互的方式，这种变化的速度是呈指数级的。开发者/企业需要快速了解最新技术，把握构建创新/开源生态系统的重要节点。 为协助开发者/企业进一步推动英特尔AI/IoT技术在相关领域应用和创新，英特尔联合SDNLAB推出了“开发样机申请计划”，该计划旨在促进英特尔AI及IoT相关开源的软件在IA（Intel Architecture）架构上有更好的性能表现和应用体验。该活动申请面向国内软件开发商、系统集成商、行业最终用户、算法提供商以及解决方案
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