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AI计算盒发布周年庆,英特尔携伙伴展示智能边缘应用

  • AI计算盒,OpenVINO以及One API,作为英特尔面向智能边缘应用的“三大主力”,消除了从不同硬件平台到不同软件算法以及不同智能应用之间的障碍,承载了英特尔面向智能物联网行业应用的创新使命。 近日,在以“同芯智远,共赢边缘”为主题的2021英特尔AI计算盒参考设计(以下简称“AI计算盒”)主题分享会上,英特尔携手边缘AI领域的众多合作伙伴一同见证了英特尔AI计算盒一系列最新落地成果。来自信步科技、优哲信息、云图睿视、极视角、智芯原动、趋视科技、开域集团、中科创达、小钴科技、神州数码等领先科技企业的
  • 关键字: Intel  AI计算盒  OpenVINO  

OpenVINO™ 工作流程整合工具

Intel打造边缘智能平台 携手云图睿视发布全新算法商城解决方案

  • 近日,2021人工智能峰会暨英特尔&云图睿视AI生态发布会在成都圆满举办。英特尔公司物联网事业部副总裁、视频事业部全球总经理、中国区总经理陈伟博士,英特尔公司物联网事业部中国区首席技术官及高级首席工程师张宇博士出席大会并发表主题演讲。智能应用的井喷式爆发,激荡起智能创新的又一波浪潮,这也为计算带来了新的挑战。随着不同硬件平台在不同处理任务中表现出各自的优势,异构计算的应用变得越来越广泛,在边缘智能领域,英特尔推出了一系列的举措助力开发者更高效更便捷的应用不同的硬件平台,基于英特尔的One API+
  • 关键字: Intel  云图睿视  OpenVINO  

汇聚开发者创新动力 OpenVINO瞄准市政应用场景

  • 作为英特尔公司推出的面向物联网应用的AI开发平台化工具,Intel OpenVINO从推出以来就瞄准行业应用痛点,立足于英特尔在行业物联网中的丰富经验,为开发者提供强大的人工智能与视觉应用结合的便捷开发工具。 数据是智能物联网最重要的动力源泉,来自于图形和图像的视觉信息可以占到物联网获取的原始数据的半数以上,正是在AIoT的蓬勃发展大前提下,发布三年来,OpenVINO已经在多个垂直行业应用中帮助开发者们打造了众多基于人工智能的物联网创新应用。随着智能化进程不断演进,越来越多的城市管理应用逐渐开始需要人工
  • 关键字: 英特尔  ECV2021  OpenVINO  

【OpenVINO】特定模型的条件编译

  • 目录IntroductionBuilding for different modelsBuilding for devices with different ISA简介条件编译通过排除特定模型推理中不必要的组件,可以显著减少OpenVINO™二进制文件的大小。可以从内部版本中排除以下组件:1.nGraph和插件中的图层和图形转换2.nGraph 操作3.CPU插件中的jit内核4.不用于特定模型推理的任意代码然而,条件编译有一个很大的缺点- 由此产生的OpenVINO运行时只能与有限的一组模型和设备一起工
  • 关键字: OpenVINO  特定模型  条件编译    

【OpenVINO】工具包内存管理包

  • 简介:OpenVINO™工具包是一个全面的工具包,用于快速开发解决各种任务的应用程序和解决方案,包括模拟人类视觉、自动语音识别、自然语言处理、推荐系统等。  该工具包基于最新一代的人工神经网络,包括卷积神经网络(CNN)、递归网络和基于注意力的网络,可将计算机视觉和非视觉工作负载扩展到整个英特尔®硬件,从而最大限度地提高性能。  它通过从边缘部署到云的高性能、人工智能和深度学习推理来加速应用。英特尔®发行版OpenVINO™工具包Linux*版:  支持基于cnn的边缘深度学习推理  支持跨Intel C
  • 关键字: OpenVINO  内存管理包    

英特尔携手极视角赋能开发者,助推AIoT产业发展

  •   2021年6月18日,青岛——今日,以“AI新势能,智创新未来”为主题的GCVC全球人工智能视觉产业与技术大会在青岛举行。会上,英特尔中国战略合作与创新业务部董事总经理、英特尔创新加速器总负责人李德胜发表了题为《共建创新生态,加速AI成长》的主题演讲,系统分享了英特尔在人工智能(AI)领域的多维实力和生态建设进展。此外,英特尔公司物联网事业部副总裁、开发者赋能部门全球总经理Bill Pearson通过视频致辞介绍了2021极市计算机视觉开发者榜单大赛的有关情况,并与青岛市人民政府、极视角共同宣布大赛正
  • 关键字: OpenVINO  极视角  英特尔  

【OpenVINO】开发包的工程项目说明

  •   英特尔®发行OpenVINO™工具包开发包法律声明:您对本软件和任何必需的从属软件(“软件包”)的使用受软件包software license agreements和条件的约束,这些条款和条件还可能包括软件包中包含或附带的第三方或开源软件的通知、免责声明或许可条款,您的使用表明您接受所有此类条款。  有关更多详细信息,请参阅软件包附带的“Third-party-Programs.txt”或其他类似名称的文本文件。简介  OpenVINO™工具包是一个全面的工具包,用于快速开发解决各种任务的应用程序和解
  • 关键字: OpenVINO  工程项目    

【OpenVINO】数据流注样本

  •   示例是演示如何使用DL Streamer的简单应用程序<INSTALL_DIR&gt;/data_processing/dl_streamer/samples目录。样本分为几类1.gst _ launch命令行示例(示例通过gst-launch-1.0命令行实用程序)  o Face Detection And Classification Sample-使用gvadetect和gvaclassify元素构建目标检测和分类流水线实例,检测人脸并估计年龄、性别、情感和标志点  o
  • 关键字: OpenVINO  数据  流注    

OpenVINO™工具包英特尔预训模型概述

  •   OpenVINO™工具包提供了一组预先训练好的模型,您可以将其用于学习和演示目的,或者用于开发深度学习软件。  GitHub上的回购中提供了最新版本。  可以通过Model Downloader下载模型(<OPENVINO_INSTALL_DIR>/deployment_tools/open_model_zoo/tools/downloader).  提示:您还可以在OpenVINO™深度学习工作台(DL工作台)中下载和配置英特尔®预训练模型。DL Workbench是基于
  • 关键字: OpenVINO  预训练模型    

OpenVINO™工具包公共模型概述

  •   OpenVINO™工具包提供了一组公共模型,您可以将其用于学习和演示目的,或者用于开发深度学习软件。  最新版本可在Github上的回购中找到。  您可以下载模型并使用OpenVINO™模型下载器和其他自动化工具将它们转换为推理引擎格式(*.xml+*.bin)。分类分割  语义分割是目标检测问题的延伸。  语义分割模型不返回边界框,而是返回输入图像的“绘制”版本,其中每个像素的“颜色”表示某个类别。  这些网络比各自的目标检测网络大得多,但它们提供了更好的(像素级)目标定位,并且它们可以检测到形状复
  • 关键字: OpenVINO  公共模型    

看 Intel OpenVINO DL Stream 如何加速视频推理

  •   随着人工智能兴起,利用“深度学习”技术进行计算机视觉工作已是很普遍的应用,如图像分类、对象检测等。通常只需将单张图像送入训练好的模型中进行推理即可得到输出结果,但当遇到视频文件或串流视频时,逐格(by Frame)图像分析就变得很没效率,因为帧间时间差距过短(通常为1/30~1/60秒),场景中的对象位移量(变形量)可能过小,导致帧间得到几乎相同的计算结果(对象位置、尺寸及分类),浪费计算资源,也让系统看起来反应过慢。  为了使视频文件及串流视频在分析上能加快反应,Intel OpenVINO Too
  • 关键字: OpenVINO  串流视频  DL Stream    

“破局AI开发,释放边缘算力开发者访谈”,干货满满!

  • 当前,人工智能已经从高高在上的应用走进了人们的日常生活。当人工智能成为企业的刚需时,并不是所有企业都具备AI开发能力或者说需要完全自主研发。此时,一些开放的AI开发平台与开发工具就成了首选。如果你想了解更多关于Intel OpenVINO的生态和应用,可以点击观看视频。
  • 关键字: openvino  极视角  AI开发  

不用写程序也能轻松上手─DL Workbench图形化接口工具(下)

  • *实际案例操作:SSD对象检测接下来就用一个实际的例子来说明如何操作DL Workbench。1.数据集预处理    如果手上没有现成的数据集可供测试,可以参考官网[6]的说明下载需要的公开数据集及标注档(Annotations)。这里以COCO 2014数据集举例说明。点选网页[6]上Download COCO Dataset下的[2014 Val images](约6.2G Byte)和[2014 Train/Val annotations](约241M Byt
  • 关键字: OpenVINO  图形化接口工具  DL Workbench    

不用写程序也能轻松上手─DL Workbench图形化接口工具(中)

  • *DL Workbench工作流程在开始实际操作前,先大致说明一下整个DL Workbench的工作流程,方便后面理解实际操作项目,如Fig.3所示。Fig.3 DL Workbench工作流程图。(OmniXRI Mar.2021整理制作)1.安装(Install):前面已经介绍过,除了可直接一步一步安装在计算机上,也可支持使用Docker映像方式安装DL Workbench。另外OpenVINO也支持以Dev-Could方式安装,方便没有采购硬件的人,先利用Intel提供的云端测试平台来选择合适的硬件
  • 关键字: OpenVINO  DL Workbench  图形化接口工具    
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openvino介绍

OpenVINO是英特尔推出的一款全面的工具套件,用于快速部署应用和解决方案,支持计算机视觉的CNN网络结构超过150余种。 OpenVINO是一个Pipeline工具集,同时可以兼容各种开源框架训练好的模型,拥有算法模型上线部署的各种能力,可以轻松的将预训练模型在Intel的CPU上快速部署起来。 对于AI工作负载来说,OpenVINO提供了深度学习推理套件(DLDT),该套件可以将 [ 查看详细 ]

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