實作 OpenVINO 加速 YOLOv7 推論
2022/11/22
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！
【評測文】工業AIOT邊緣運算電腦與OpenVINO 的結合實測
2022/09/19
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。
OpenVINO模型最佳化實測：PC/NB當AI辨識引擎沒問題！
2021/10/04
本文針對OpenVINO進行模型最佳化轉換的效能實測，證明Intel-based PC及NB也能拿來當AI辨識引擎沒問題。
優化OpenVINO模型效能：參數設定影響實測
2021/08/30
本文透過object_detecion_demo運作觀察，參數設定過程如何影響模型在同一台機器上推論效率的變化，接下來的內容為觀察到的現象，可以作為日後模型推論在配置時參數設定的一些參考。
【OpenVINO實測】ROS系統YOLOv3效能初體驗
2021/07/04
本文將介紹ROS解決方案及OpenVINO架構，並且評測YOLOv3在Edge AI上的應用及效能。
【AI進教室】透過電腦視覺掌握教室學習狀態
2021/06/03
即時掌握學生的學習狀態，對教師維繫教學品質來說非常重要。本文將探討能否透過人工智慧與資訊技術的結合，進一步瞭解學生學習過程中的學習狀況與學習態度的資訊，解決學生人數較多時難以由教師親自察看的處境。
