＊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
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OpenVINO 图形化接口工具 DL Workbench
＊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
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OpenVINO DL Workbench 图形化接口工具
看过或玩过「神奇宝贝（宝可梦）」的朋友都知道，训练家们要根据怪兽的属性（火系、草系、电系等）给予适当的培训，再挑选合适的对象及不断的对战磨炼才能有好的战斗表现。同样地，AI模型训练师也是如此，依据不同的应用场景（图像分类、对象检测、图像分割等），挑选适合在指定的硬件（CPU,GPU,VPU,FPGA等）上推理的模型，并反复调整合适的超参数，如此才能有好的成果。由于这样的调参工作需要耗费大量的时间及精力才能完成，传统上只靠一堆数字报表来分析调整方向，所以非常仰赖专业工程师的能力才能完成。因此Intel Op
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图形化接口工具介绍
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