OpenVINO自发布以来,依靠其强大的加速性能,在CPU上进行深度学习模型加速优势,迅速受到很多公司与开发者的青睐,但是如何从OpenCV源码编译生成OpenVINO的inferinference engine(IE)加速推理支持的OpenCV版本,一直是很多开发者头疼的事情,很多人都不得不使用OpenVINO官方编译的OpenCV支持版本,无法实现从源码开始的定制化的OpenCV版本编译。本人从2018年12月份开始研究OpenVINO开发技术,上半年也发布一系列的OpenVINO开发技术相关文章,得到了大家热烈响应,今天我们就来很详细的一步一步的教大家如何从OpenCV源码开始在windows10系统下如何编译IE加速版本的OpenCV安装包,并如何配置与测试IE支持之后的OpenCV DNN的卓越性能。
在本教程中,将学习如何将OpenVINO工具包与OpenCV一起使用,以便在Raspberry Pi上进行更快速的深度学习推理。
我经常被问各种OpenCV开发环境文件,从OpenCV3到OpenCV4,从OpenCV源码编译到扩展模块编译,从SIFT支持到CUDA支持,从OpenCV C++版本到OpenCV-Python版本。被问的多啦,我都懒得回答,不是我态度问题,而是我想到一个更好的办法,可以节省点时间,同时有可以让大家很详细的学会如何搭建OpenCV开发环境,如何编译OpenCV各种版本支持,于是我就录制了一系列的OpenCV/OpenVINO开发环境搭搭建的视频教程,而且全部上传到了B站,需要的直接看即可。如果有问题再下面留言即可,这样方便后来者更好的查看,希望变成一个CGC,可持续更新的视频内容!
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
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:
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。
首先需要从官方下载安装文件,下载OpenVINO2020R01版本,然后默认安装,图示如下:
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,
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:
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 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
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。
针对对一个问题,OpenCV开发包包含的东西太多了,大而全,而它们的项目可能需要只是一点点,需要的是小而精,其实这个很容易解决,这个就是要求做好OpenCV的模块裁剪与移植,通过CMake自己编译,关于这个问题,我也写过一篇文章来介绍,感兴趣可以点击这里:
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。
自从OpenCV3.3版本引入深度神经网络(DNN)模块之后,OpenCV对DNN模块支持最好的表现之一就是开始支持基于深度学习人脸检测,OpenCV本身提供了两个模型分别是基于Caffe与Tensorflow的,Caffe版本的模型是半精度16位的,tensorflow版本的模型是8位量化的。同时OpenCV通过与OpenVINO IE模型集成实现了底层硬件对对象检测、图像分割、图像分类等常见模型加速推理支持。OpenVINO框架本身提供直接快速开发应用原型的模型库,对很多常见视觉任务都可以做到快速演示支持。说起人脸的Lankmarks提取,最早的OpenCV跟DLib支持的方式都是基于AAM算法实现的68个人脸特征点的拟合模型,另外OpenCV中支持landmark的人脸检测会先加载一个很大的模型文件,然后速度感人,觉得还有很大的改进空间。好处是OpenCV自己提供了一个训练工具,可以自己训练模型。常见的MTCNN同时实现了人脸检测跟landmarks检测,但是只支持5点检测。而OpenVINO自带的Landmark检测模型基于自定义的卷积神经网络实现,取35个人脸各部位关键点。
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【
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。
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。
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 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 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
GeLU 加速:我们即将完成高斯误差线性单元 (GeLU) 函数的加速,这是 PyTorch 和 TensorFlow 等深度学习框架的重要组成部分。
设置完成以后,搜索CUDA关键字,全部勾上相关选项之后继续点击【Configrure】,运行完成以后,再次搜索CUDA关键字,选择如下:
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 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
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
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。
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。
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。
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。
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!
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,文章链接如下:
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
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。
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!
https://www.oschina.net/news/136060/opencv-4-5-2-released
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:
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
OpenCV4.3正式发布,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。
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
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。
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!
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。
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。
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 大家好,我是贾志刚,OpenCV学堂 微信公众号 号主,也是该号绝大多数原创文章的作者。我超过10年以上的OpenCV相关开发经验,先后出版过三本相关书籍,CSDN+51CTO博客访问超过500W+。 今天我斗胆分享一下作为一个CV开发者需要哪些必备的技能? 现在CV行业已经严重内卷,但是真正可以写程序,会写程序的还是很缺乏,一个CV开发者要想很好的搞好项目落地,只会python肯定不行,必须是C++与Python都可
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云