【OpenVINO瑕疵檢測功能】Anomalib 介紹與實作教學
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。
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！
讓你也能成為智能影音分析大師 – Intel OpenVINO DL Streamer
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。
如何在Windows安裝Linux(WSL2+Ubuntu)及Docker來執行OpenVINO和DL Streamer
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。
就用OpenVINO 來推論Teachable Machine模型吧！（2022.1 版）
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！
有了OpenVINO 2022 PrePostProcessor APIs，影像推論就更有效率了！
OpenVINO 2022.1版本中，透過PrePostProcessor (PPP) APIs使得推論效能有明顯的改善，當使用iGPU來推論時，其效能更大幅超越CPU和神經運算棒(NCS2, Myriad X)。PPP的特色及優勢為何？且看本文介紹。