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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
不用写程序也能轻松上手─DL Workbench图形化接口工具（上）
- 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
- 关键字： OpenVINO 图形化接口工具 DL Workbench
OpenVINO 中文社区一周年特别活动：助力开发者，共建社区2.0
- 过去一年，随着5G的普及以及AI应用的全面铺开，开发者对于深度学习框架以及工具的需求在飞速增长。AI应用开发通常是个大工程，常规做法便是基于成熟的开发平台，再进行算法训练、模型开发、应用部署等等。因此，选择一个好的开发平台和工具，往往会事半功倍。
- 关键字： OpenVINO
OpenVINO™工具套件 2021 版的发布说明
- 简介英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件用于快速开发应用程序和解决方案，以解决各种任务（例如：模拟人类视觉、自动语音识别、自然语言处理和推荐系统等）。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 (CNN)、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。它通过从边缘到云部署的高性能、人工智能和深度学习推理来为应用程序加速。英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件支持从边缘到云
- 关键字： OpenVINO
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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