OpenVINO计算机视觉模型加速实战教程

博客专家认证

2023-01-12 22:57:21

课程名称	适应人群
OpenVINO计算机视觉模型加速实战教程	C++与Python开发者，图像处理与OpenCV开发者，在学本科生与研究生，模型加速研究开发者

详细介绍了OpenVINO整体架构、基本组件、核心组件DLDT与IE的使用，OpenVINO对模型加速执行推断的开发流程与步骤、相关SDK API函数如何在C++与Python环境下进行API调用，如何使用预训练模型快速开发图像分类、对象检测、语义分割、实例分割、车牌识别、行人检测、场景文字检测与识别、YOLOv5模型部署加速与推理、表情识别与landmark提取等高实时视频分析程序，使用模型优化器进行模型压缩转换与优化等OpenVINO核心技术演示与代码教学。一步一步教你构建CPU级别可实时的深度学习模型应用程序。部分演示程序截图如下（均基于CPU达到实时帧率，基于OpenVINO2021.02版本录制）：

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lindsayshuo 2021-09-02

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没有源码怎么学

xyxcheck 2021-05-15

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课件下载不了？

岑静无妄 2021-03-30

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有没有课程的源码啊

深度小小白 2020-10-26

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这个课程好像完全不适应新版本的openvino，如果打算用2020版本的openvino建议慎重考虑一下

baby松 2020-03-09

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我看识别一张图片需要8s左右，怎么达到五十八毫秒的

baby松 2020-03-09

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我看识别一张图片需要8s左右，怎么达到五十八毫秒的

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测算法，用于实现实时图像识别。OpenVINO是一个开源框架，由Intel提供，它简化了高性能计算机视觉应用的部署过程，包括YOLO模型。这个系列的第二部分教程主要是关于如何将训练好的YOLO模型通过OpenVINO转换，并利用其异步推理技术，实现在高帧率（如150FPS以上）下的实时目标检测。教程内容通常包括以下几个步骤：环境配置：安装必要的软件工具，如OpenCV、Python及OpenVINO Development Tools，确保系统兼容性和库版本。模型准备：使用TensorFlow或其他深度学习框架训练YOLO模型，然后导出为IR格式，这是OpenVINO能直接处理的模型格式。模型优化：使用OpenVINO 工具对模型进行优化，提高性能并适应特定硬件平台。异步推理实现：编写Python代码，运用OpenVINO API实现模型的异步推理，即在等待计算结果的同时进行其他操作，以提升实时性能。源码通常是公开的，方便开发者复制学习，并可根据需要进行定制。整个流程旨在让初学者理解从模型到实战的完整过程。

openvino部署_使用openvino+csharp部署pp-human_项目实战

模型转换_OpenVINO模型IR-XML转换为onnx模型_附项目源码+使用教程_优质项目实战

C# OpenVINO 人脸识别博客地址： https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/133803335

手把手讲授如何搭建成功OpenVINO框架，并且使用预训练模型快速开发超分辨率、道路分割、汽车识别、人脸识别、人体姿态和行人车辆分析。得益于OpenVINO框架的强大能力，这些例子都能够基于CPU达到实时帧率。课程的亮点在于在调通Demo的基础上更进一步：一是在讲Demo的时候，对相关领域问题进行分析（比如介绍什么是超分辨率，有什么作用）、预训练模型的来龙去脉（来自那篇论文，用什么训练的）、如何去查看不同模型的输入输出参数、如何编写对应的接口参数进行详细讲解；二是基本上对所有的代码进行重构，也就是能够让例子独立出来，并且给出了带有较详细注释的代码；三是注重实际运用，将Demo进一步和实时视频处理框架融合，形成能够独立运行的程序，方便模型落地部署；四是重难点突出、注重总结归纳，对OpenVINO基本框架，特别是能够提高视频处理速度的异步机制和能够直接部署解决实际问题的骨骼模型着重讲解，帮助学习理解；五是整个课程准备精细，每一课都避免千篇一律，前一课有对后一课的预告，后一课有对前一课的难点回顾，避免学习过程中出现突兀；六是在适当的时候拓展衍生，不仅讲OpenVINO解决图像处理问题，而且还

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