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。
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 detection框架集成与pytorch框架集成， 支持如下的模型重新训练，
前面写过一系列的OpenVINO相关的技术文章，很多人希望出一套配到的视频教程，经过快两个月的各种煎熬与努力，OpenVINO开发视频教程终于发布了，首先来看看视频中有哪些核心技术点：
选择windows，登录intel账户后，跳转下载页面，选择Full Package按钮：
之前介绍的项目《优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍（十四）- 使用FPGA实现LeNet-5 深度神经网络模型》最后我们分析了，纯FPGA实现神经网络的缺点，以及现在FPGA厂家的加速方案，这里引用一下：
FFmpeg作为一个集录制、转换、音/视频编码解码功能为一体的开源框架，自然也需要考虑怎样去和当下流行的视频分析技术融合。本文来自英特尔网络平台部软件工程师谢林在LiveVideoStack线上分享中
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。
OpenVINO不仅通过其IE组件实现加速推理，其提供的预训练库还支持各种常见的图像检测、分割、对象识别等的计算机视觉任务。前面小编写过一系列的文章详细介绍过OpenVINO的各种应用，可以看这里回顾一下：
本文编辑的时间是2020年12月3日,官方最新的releases是v3.1,在v3.0的版本中,官网有如下的声明
OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络。
OpenVINO支持头部姿态评估模型，预训练模型为：head-pose-estimation-adas-0001，在三个维度方向实现头部动作识别，它们分别是：
Photo by Lukas from Pexels FFmpeg作为一个集录制、转换、音/视频编码解码功能为一体的开源框架，自然也需要考虑怎样去和当下流行的视频分析技术融合。本文来自英特尔网络平台
好就没有写点OpenCV4 + OpenVINO的应用了，前几天上课重新安装了一下最新OpenVINO2020.3版本，实现了一个基于OpenCV+OpenVINO的Python版本人脸表情识别。100行代码以内，简单好用！
带着这个问题，我打开谷歌，输入“Autonomous ship”，没想到现在的自动驾驶轮船技术刷新了我的认知：
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
对象检测是计算机视觉最常见的任务之一，应用非常广泛，本文主要给给大家价绍两条快速方便的自定义对象检测模型的训练与部署的技术路径，供大家实际项目中可以参考。
# 时间 2022年3月22日 19:00 周二 # 主题 深度学习入门与实战Intel OpenVINO工具集介绍 # 内容 1）由浅入深认识深度学习开源工具OpenVINO 2）人脸识别、深度学习、视频处理等应用实战 3）手把手教学如何使用OpenVINO™构建你的第一个AI应用 # 嘉宾 周兆靖 英特尔物联网事业部开发者赋能团队资深高级应用工程师 # 参与方式 扫描正文二维码，添加SDNLAB小小酱为好友，回复‘OpenVINO’加入主题学习交流群，WeChat ID：sdnlabjiang_s
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 YOLOX目标检测模型 旷视科技开源了内部目标检测模型-YOLOX，性能与速度全面超越YOLOv5早期版本！ 如此神奇原因在于模型结构的修改，下图说明了改了什么地方： 把原来的耦合头部，通过1x1卷积解耦成两个并行的分支，经过一系列处理之后最终取得精度与速度双提升。实验对比结果如下： 论文与代码模型下载地址： https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdfhttps://github
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：
今天我们进行我们的第一个 Hello World 项目--用 OpenVINO 对图像进行分类。
亲测以上模型除了SSD导出ONNX格式无法被ONNXRUNTIME、OpenVINO2022解析之外，其他模型导出均可正常加载部署并推理使用。SSD导出无法使用Pytorch官方已经说了，是因为torchvision的Bug，但是好像还一直没有解决。RetinaNet支持自定义模型训练，这个我已经集成到OpenMV工具软件中，准备好数据集支持一键零代码训练自定义数据，导出ONNX模型。单独导出RetinaNet模型为ONNX的脚本如下：
OpenCV4.5.4昨天早晨更新了，本文将简单介绍此版本更新内容，供大家参考了解。
OpenVINO2022.x版本全面抛弃了之前的SDK函数，升级为API2.0方式支持C++与Python推理，同时支持多种深度学习框架训练的模型部署，支持CPU与GPU推理，支持主流的操作系统。图示如下：
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。
自从VJ在2004发表了关于级联分类器实时对象检测的论文以后，级联分类器就在OpenCV中落地生根了，一段时间，特别是OpenCV3.x版本中基于级联分类器的人脸检测一直是标配，虽然大家刚开始看了例子之后觉得这个是一个很实用的功能，但是在实际实用中级联分类器的人脸检测方法则是频频翻车，我自己曾经移植到Android上面玩过，日常就是两个字“翻车”，很多时候都无法达到开发者想要的稳定性与实时性能。但是这个并不妨碍它作为OpenCV3.x的一大关注点，还产生了无数的Demo演示程序。但是如今已经是OpenCV4.x的时代了，那些基于级联分类器的人脸检测演示看上去有点不合时宜，而且效果惨遭以深度神经网络模型人脸检测技术的毒打。OpenCV4中的人脸检测现在支持多种深度神经网络模型，与OpenCV3中的传统人脸检测方法形成鲜明对比。下面我们就来一一介绍一下从OpenCV3到OpenCV4中不同人脸检测技术。
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。
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。
多对象追踪(Multi- Object Tracking, MOT) 在计算机视觉领域有着广泛且重要的应用。大到可以用在多目标导弹跟踪、市中心人流统计, 小到可以用在统计鱼池里的观赏鱼类等等。本篇文章将会带您了解百度飞桨目标检测套件PaddleDetection项目里的 FairMOT模型,并通过Intel的 OpenVINO将其转换成ONNX通用模型，最终在计算机上运行此AI模型实现行人检测项目。
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，
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。
本文小黄弟要向大家介绍的是用英特尔NCS2加速棒实现对tensorflow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。对这3个模块了解的同志看起来会比较愉快，不了解的看了也能有助于睡眠。
在当前发展阶段，制造企业普遍面临着诸多的挑战，包括如何改善工作效率以提升行业竞争力，如何降低生产过程中的产品不良率等，从而优化产业成本，其中缺陷检测便是最典型的场景之一。人工肉眼检测的识别效率低，且成本较高，传统机器的方法可扩展性又较差，深度学习技术为上述问题提供了一条解决之道。通过在智能制造系统中使用深度学习技术，制造企业将能够获得自动视觉定位缺陷位置，辨别缺陷种类，真正实现降本增效的目的。
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.
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引子 我用QT C++写了一个YOLOv5模型推理演示应用，主要包括功能有： YOLOv5+ OpenCV4.5.4 DNN推理演示YOLOv5+OpenVINO2022.1推理演示YOLOv5+ONNXRUNTIME 推理演示 上述三个都CPU版本的推理演示，然后我最终完成GUI演示程序如下图： 支持一些显示选项，例如FPS计算显示，类别显示设置等。后来我又加上了YOLOX的推理演示，跟Faster-RCN
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。
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 ~ ~
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！
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 OpenVINO2022 API介绍 OpenVINO2022 版本的SDK在使用比之前版本简单，而且功能比较丰富，特别是支持动态输入设置，一次可以推理多张图像；相比之前的模型输入只支持一种尺度输入跟每次一张图片推理来说是大大的提升执行效率。特别是Python版本的API简单易学，容易上手，只需要掌握下面几个函数就可以完成从模型加载到推理。 01 导入支持 要使用Python SDK，首先需要导入支持语句， fro
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 OpenVINO2022版本发布之后，对之前旧版本的功能做明确的划分，其中仍然通过exe方式安装程序的是runtime推理包，支持ONNX、IR、PADDLE等模型读取与推理。但是模型优化转换、模型库下载功能等其他功能被分在一个叫Dev Tool的部分。该部分可以通过pip方式直接安装，然后通过命令行直接直线，完成模型的转换，下载等操作，跟之前版本易用性有较大提升！做个对比如下： Dev Tools安装与使用
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 我把YOLOv5最新版本的模型分别用OpenCV DNN（Python、C++）部署、OpenVINO（Python、C++）部署、ONNXRUNTIME-GPU（Python、C++）部署，然后还测试了CPU/GPU不同平台上的运行速度比较。 软件版本与硬件规格 测试用的硬件与软件信息： GPU 1050TiCPU i7八代OS：Win10 64位OpenVINO2021.4ONNXRUNTI
OpenVINO提供的场景文字检测模型准确率是非常的高，完全可以达到实用级别，其实OpenVINO还提供了另外一个场景文字识别的模型，总体使用下来的感觉是没有场景文字检测那么靠谱，而且只支持英文字母与数字识别，不支持中文，不得不说是一个小小遗憾，但是对比较干净的文档图像，它的识别准确率还是相当的高，速度也比较快，基本上都在毫秒基本出结果。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 安装OpenVINO2022.1 2022版本的安装包跟之前的不一样地方包括： -OpenCV部分不在默认安装包中-Dev Tools 跟 Runtime安装方式不同-Dev Tools包模型转换器跟其它开发组件-Runtime主要负责模型推理，支持Python跟C++ 在intel官方下载页面选择如下： 下载之后点击安装，出现的第一个画面如下： 点击【Continue】 选择第一种，推荐安装方式，点击【
如同他的演讲题名「AI，在实践中前行」，这一届人工智能大会与半年前在旧金山举办的英特尔首届第一届 AIDC 相比，在展示硬件产品与工具、阐释其开发理念的基础之上，英特尔引入了更多为特定应用场景高度定制的案例、邀请了更多来自各行各业的合作伙伴进行经验分享。
在过去的几年里，深度学习已经成为人工智能领域发展最快的领域之一。它已经取得了显著的成果，特别是在计算机视觉领域。
随着物联网技术的发展，实时视频分析技术已应用于智能物联网的各个领域，例如：智能零售、智能工厂、智能监控等，如果把视频比作物联网的眼睛，那么实时视频分析技术就是物联网的大脑。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 要求： 找到下图的螺丝圆心并测量它们之间的距离，本人通过一通OpenCV简单的基础操作完成了整个流程！原图如下： 整个流程图如下： 各步运行名称与运行结果对比： 扫码查看OpenCV+OpenVIO+Pytorch系统化学习路线图 推荐阅读 CV全栈开发者说 - 从传统算法到深度学习怎么修炼 2022入坑深度学习，我选择Pytorch框架！ Pytorch轻松实现经典视觉任务 教程推荐
EasyDL从2017年11月中旬起，在国内率先推出针对AI零算法基础或者追求高效率开发的企业用户的零门槛AI开发平台，提供从数据采集、标注、清洗到模型训练、部署的一站式AI开发能力。对于各行各业有定制AI需求的企业用户来说，无论是否具备AI基础，EasyDL设计简约，极易理解，最快5分钟即可上手学会，15分钟完成模型训练。 采集到的原始图片、文本、音频、视频、OCR、表格等数据，经过EasyDL加工、学习、部署后，可通过公有云API调用，或部署在本地服务器、小型设备、软硬一体方案的专项适配硬件上，通过离线SDK或私有API进一步集成，流程如下：
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 TorchScript介绍 TorchScript是PyTorch模型推理部署的中间表示，可以在高性能环境libtorch（C ++）中直接加载，实现模型推理，而无需Pytorch训练框架依赖。torch.jit是torchscript Python语言包支持，支持pytorch模型快速，高效，无缝对接到libtorch运行时，实现高效推理。它是Pytorch中除了训练部分之外，开发者最需要掌握的Pytorch框架开发
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 安装与测试 最近YOLOv5最新更新升级到v6.x版本，工程简便性有提升了一大步，本教程教你基于YOLOv5框架如何训练一个自定义对象检测模型，首先需要下载对应版本： https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v6.1 鼠标滚到最下面下载源码zip包： https://github.com/ultralytics/yolov5/archive/refs/t
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