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。
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。
说是初探,其实已经折腾的很大了,这里说明,目标机器为win10 64位。 先打开如下网站,输入必要的信息,注意选择Windows版本, https://software.seek.intel.com/
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:
人工智能模型的复杂度不断增加,对内存的需求也越来越大。深度学习的进一步发展需要解决内存限制问题,而当前的解决方案无法利用所有可用计算,业内人士逐渐意识到需要专用芯片来支持深度学习训练和推理。
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:
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:
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。
深度学习模型部署有OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT三个主流框架,均支持Python与C++的SDK使用。对YOLOv5~YOLOv8的系列模型,均可以通过C++推理实现模型部署。这里以YOLOv8为例,演示了YOLOv8对象检测模型在OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT三个主流框架上C++推理演示效果。所有测试均基于我笔记本电脑,相关的硬件配置如下:
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。
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
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 PyTorch 1.12 正式发布,还没有更新的小伙伴可以更新了。 距离 PyTorch 1.11 推出没几个月,PyTorch 1.12 就来了!此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成,由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进,并修复了很多 Bug。 随着新版本的发布,大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。 其实早在今年 5 月,PyTorch 官方就已经
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
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 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。
https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/18000401
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:
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【
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
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。
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
之前写了一篇OpenVINO2020R01版本中如何使用OpenCV深度神经网络模型实现模型推理加速,详细交代了相关配置与程序演示内容。
智慧城市旨在利用大数据、物联网(IoT)、人工智能和5G等数字技术,提高政府公共服务水平、社会治理效能,推动经济增长,不断增强人民群众的获得感、安全感和幸福感。自十四五规划以来,国家和各大主要城市一直加速推进新型智慧城市分级分类建设,但在实施的过程中也遇到了一些问题和困难。
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。
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
本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记,旨在精炼相关内容知识点,记录笔记,以及根据目前(2022年)的行业技术制作相关补充总结。 本书籍无硬性阅读门槛,但推荐拥有一定线性代数,高等数学以及编程基础,最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定(Pa b),其中a为书籍中的页数,b为从上往下数的段落号,如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点,该部分观点受限于个人以及当前时代的视角
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
距离OpenCV 3.0发布已逾三年半了,终于在2018-11-20,OpenCV 4.0正式版强势来袭!至此开始OpenCV 4.x的王朝!
opencv4.3包括集成ARM上tengine推理加速引擎框架支持,OpenVINO加速引擎默认使用 nGraph API等重大改动。
本文介绍了一个开源的AI模型部署工具箱--AiDB。该项目使用C++开发,将主流深度学习推理框架抽象成统一接口,包括ONNXRUNTIME、MNN、NCNN、TNN、PaddleLite和OpenVINO,支持Linux、MacOS、Windows、Android、Webassembly等平台。AiDB提供C/C++/Python/Lua等多种API接口。并且提供多种场景的部署实例Demo(Server、PC、Android等)。目前,AiDB集成了数十个开源算法(如Yolo系列、MobileSAM等),约300个模型,并且持续更新。
距离上次推送 OpenCV 4.0 内测版来了!仅隔一个月,OpenCV官方再次发布OpenCV 4.0 Beta版,完全吊足大家对OpenCV 4.0正式版(Gold)的胃口。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 yolox 推理openvino与c++支持 YOLOX模型ONNX格式说明 我记得大概是在去年七月份的时候我写过一篇文章是介绍YOLOX+OpenVINO推理的,下载YOLOX的ONNX格式模型(github上可以下载) https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/tree/main/demo/ONNXRuntimehttps://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/rel
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。
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
https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/18006914
前不久,微软正式发布了 Visual Studio 2022,Visual Studio 2022 的主要功能包括:
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
YOLOv5在OpenVINO上的部署,网上有很多python版本的代码,但是基本都有个很内伤的问题,就是还在用pytorch的一些库做解析,C++的代码有个更大的内伤就是自定义解析解释的不是很清楚,所以本人阅读YOLOv5的pytorch代码推理部分,从原始的三个输出层解析实现了boxes, classes, nms等关键C++代码输出,实现了纯OpenVINO+OpenCV版本的YOLOv5s模型推理的代码演示。下面就是详细的系统环境与各个部分解释,以及代码实现与演示图像。
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:
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。
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 UNet模型 这个模型来自我之前的文章,基于CrackForest数据集训练生成的模型,如何训练道理裂纹数据集,生成UNet模型并导出为ONNX看这里,这个系列文章就可以知道: 轻松学Pytorch – 构建UNet实现道路裂纹检测 https://mp.weixin.qq.com/s/xeUdW2l71RsHe1Zdzr5a7Q 然后我把模型转换ONNX格式了,然后我用OpenVINO+ONNX做个部署演示。之前
最近在复盘今年上半年做的一些事情,不管是训练模型、部署模型搭建服务,还是写一些组件代码,零零散散是有一些产出。
很早就想学习深度学习了,因为平时都是自学,业余时间也有限,看过几个pyTorch的入门,都是一些碎片化的东西,始终串不起来。最近也是正好赶的疫情,出差少了,也是在B站看pyTorch视频时有评论说刘二大人的《pyTorch深度学习实践》讲的好,整个教程看下来后,确实是深入浅出,感觉就是宛然打通自己任督二脉,算是入门了。
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库,以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始,OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
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!
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 OpenCV单目相机标定,图像畸变校正 前言 之前对YOLOv5第六版分别在OpenCV DNN、OpenVINO、ONNXRUNTIME 上做了测试,因为版本兼容问题,一直无法在TensorRT上做测试,我当时跑CUDA11.0 + cuDNN8.4.x时候给我报的错误如下: Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 126Please make sure cudnn_cnn_infe
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