
實作 OpenVINO 加速 YOLOv7 推論
YOLOv7 使用了 pyTorch 框架實作 YOLO 架構,並且導出模型,這在使用上無疑更具彈性與方便性。本篇文章將運用 OpenVINO 來對 YOLOv7 模型進行轉換,提高其在邊緣裝置上的 AI 推論效能!
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OpenVINO工具套件讓電腦視覺AI應用開發人員能跨多個硬體平台加速AI模型的效率,本文是針對OpenVINO在工業電腦上運作的效率進行驗證而做出的評測報告。
近期TinyML蔚為時尚,為了能更公允評判TinyML軟硬體的特性表現,因而需要基準(Benchmark)測試,本文將介紹由MLCommons及EEMBC提出的兩套作法。
NVIDIA的DeepStream技術能夠簡化影像辨識程式越來越複雜的架構,進而為開發者省下大量時間,本文將全面解析DeepStream 5.0的功能並實測其效能。
本文以射出成型機台做為示範,利用感測器蒐集機台於生產時的音頻,並透過監督式學習的方法來對資料進行標註與訓練,最終產出能夠自動辨識機台生產狀態之AI最適模型。
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