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不用寫程序也能輕松上手─DL Workbench圖形化接口工具（下）
- ＊實際案例操作：SSD對象檢測接下來就用一個實際的例子來說明如何操作DL Workbench。1.數據集預處理 如果手上沒有現成的數據集可供測試，可以參考官網[6]的說明下載需要的公開數據集及標注檔(Annotations)。這里以COCO 2014數據集舉例說明。點選網頁[6]上Download COCO Dataset下的[2014 Val images](約6.2G Byte)和[2014 Train/Val annotations](約241M Byt
- 關鍵字： OpenVINO 圖形化接口工具 DL Workbench
不用寫程序也能輕松上手─DL Workbench圖形化接口工具（中）
- ＊DL Workbench工作流程在開始實際操作前，先大致說明一下整個DL Workbench的工作流程，方便后面理解實際操作項目，如Fig.3所示。Fig.3 DL Workbench工作流程圖。(OmniXRI Mar.2021整理制作)1.安裝(Install)：前面已經介紹過，除了可直接一步一步安裝在計算機上，也可支持使用Docker映像方式安裝DL Workbench。另外OpenVINO也支持以Dev-Could方式安裝，方便沒有采購硬件的人，先利用Intel提供的云端測試平臺來選擇合適的硬件
- 關鍵字： OpenVINO DL Workbench 圖形化接口工具
不用寫程序也能輕松上手─DL Workbench圖形化接口工具（上）
- 看過或玩過「神奇寶貝（寶可夢）」的朋友都知道，訓練家們要根據怪獸的屬性（火系、草系、電系等）給予適當的培訓，再挑選合適的對象及不斷的對戰磨煉才能有好的戰斗表現。同樣地，AI模型訓練師也是如此，依據不同的應用場景（圖像分類、對象檢測、圖像分割等），挑選適合在指定的硬件（CPU,GPU,VPU,FPGA等）上推理的模型，并反復調整合適的超參數，如此才能有好的成果。由于這樣的調參工作需要耗費大量的時間及精力才能完成，傳統上只靠一堆數字報表來分析調整方向，所以非常仰賴專業工程師的能力才能完成。因此Intel Op
- 關鍵字： OpenVINO 圖形化接口工具 DL Workbench
OpenVINO 中文社區一周年特別活動：助力開發者，共建社區2.0
- 過去一年，隨著5G的普及以及AI應用的全面鋪開，開發者對于深度學習框架以及工具的需求在飛速增長。AI應用開發通常是個大工程，常規做法便是基于成熟的開發平臺，再進行算法訓練、模型開發、應用部署等等。因此，選擇一個好的開發平臺和工具，往往會事半功倍。
- 關鍵字： OpenVINO
OpenVINO?工具套件 2021 版的發布說明
- 簡介英特爾? Distribution of OpenVINO? 工具套件用于快速開發應用程序和解決方案，以解決各種任務（例如：模擬人類視覺、自動語音識別、自然語言處理和推薦系統等）。該工具套件基于最新一代的人工神經網絡，包括卷積神經網絡 (CNN)、遞歸網絡和基于注意力的網絡，可擴展跨英特爾? 硬件的計算機視覺和非視覺工作負載，從而最大限度地提高性能。它通過從邊緣到云部署的高性能、人工智能和深度學習推理來為應用程序加速。英特爾? Distribution of OpenVINO? 工具套件支持從邊緣到云
- 關鍵字： OpenVINO
openvino介紹
OpenVINO是英特爾推出的一款全面的工具套件，用于快速部署應用和解決方案，支持計算機視覺的CNN網絡結構超過150余種。
OpenVINO是一個Pipeline工具集，同時可以兼容各種開源框架訓練好的模型，擁有算法模型上線部署的各種能力，可以輕松的將預訓練模型在Intel的CPU上快速部署起來。
對于AI工作負載來說，OpenVINO提供了深度學習推理套件（DLDT)，該套件可以將 [ 查看詳細 ]
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