【 Edge AI專欄】使用Intel OpenVINO搭配YOLOv11輕鬆駕馭姿態偵測
Intel OpenVINO 在開源範例庫 Notebooks 上給出 YOLOv11 物件偵測、姿態估測及影像分割等三個案例。本篇文章，會跟著源碼說明來了解一下如何運行 【姿態估測】 範例「Convert and Optimize YOLOv11 keypoint detection model with OpenVINO™」及動作原理。
OpenVINO 2024.2姿態模型效能評估：以OpenPose、YOLOv8與3D-Pose為例
本文主要於ASRock NUC BOX-155H平台進行，使用Intel Core Ultra運作的NUC (下一代計算單元)。我們將姿態辨識模型OpenPose、3D Pose、MoveNet 與 YOLOv8 模型轉換為OpenVINO IR模型格式，分別在CPU、iGPU及NPU上進行部署。觀察這些模型在CPU、iGPU及NPU的硬體效能差異，透過實際執行影片推論的過程，觀察NPU的性能表現。
【Edge AI案例探討】利用AI物件辨識協助生產線瑕疵檢測
當製造業面對缺工狀況，如何善用科技來因應人力缺口？AI技術有機會成為解答，本文將介紹一個運用AI技術開發生產線品管的解決方案。
【使用Colab】將你的資料集訓練成YOLOv5模型
通過這影片的教學，你將學習到如何在Colab上安裝Google Colab，並成功訓練YOLOv5模型。這不僅方便，也為AI開發新手提供了輕鬆入門之道。
【Maker 玩 AI】Grove Vision AI 模組讓 Arduino 也能玩 YOLO 模型
日前 Seeed Studio 推出相同核心的 Grove Vision AI 智慧鏡頭模組，筆者便以行動支持國產晶片入手一片進行測試！本篇文章會介紹如何透過 Grove Vision AI 使Arduino也能玩轉YOLO 模型！
No Code自動化工具：n8n AI實作課程說明會
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