
如何用OpenVINO讓YOLOv8獲得1000+FPS性能?
YOLO又推出了最新的YOLOv8模型,其模型架構創新以及性能提升,使其剛問世就獲得廣大開發者的關注。如果說利用OpenVINO的量化和加速,利用英特爾CPU、整合式顯卡以及獨立顯卡與同一程式碼庫無縫協作,可以獲得1000+ FPS的性能,你相信嗎?我們將一步步教你在利用OpenVINO在英特爾處理器上實現這樣的性能。
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本文將依序介紹OpenVINO toolkit不久前針對工業瑕疵檢測推出的Anomaly Lib函式庫架構,挑選數個知名異常檢測模型進行原理、特色說明,並逐步進行操作說明。
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!
Intel OpenVINO Toolkit 2022.1版在今年作出不少重大變革,本文將帶大家認識DL Streamer架構及安裝技巧,以及分析DL Streamer的表現,帶領大家深入了解OpenVINO這項好用的工具。
隨著Win11上市,WSL2也迎來較大幅度的更新,本文將帶著大家從零開始一步一步架設Linux開發環境並且安裝安裝Intel OpenVINO、Docker和DL Streamer進行練習。
Intel OpenVINO 在今年迎來最大幅度的版本更新,除更便利開發者進行操作外,也對 API 進行優化,那麼該如何利用這個最新版本的OpenVINO 推論 Teachable Machine 模型呢?一起來了解看看吧!
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