【OpenVINO™】YOLOv10在CPU上也能实现50+FPS推理—使用OpenVINO C++部署YOLOv10

英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 oneAPI 而开发,可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件,适用于从边缘到云的各种英特尔平台上,帮助用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法,通过消除NMS、...

【OpenVINO™】在C#中使用 OpenVINO™ 部署 YOLOv10 模型实现目标

最近YOLO家族又添新成员:YOLOv10,YOLOv10 提出了一种一致的双任务方法,用于无nms训练的YOLOs,它同时带来了具有竞争力的性能和较低的推理延迟。此外,还介绍了整体效率-精度驱动的模型设计策略,从效率和精度两个角度对YOLOs的各个组成部分进行了全面优化,大大降低了计算开销,增强了...

【OpenVINO™】在 C# 中使用OpenVINO™ 部署PP-YOLOE实现物体检测

PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的优秀单级无锚模型,超越了各种流行的YOLO模型。PP-YOLOE有一系列型号,命名为s/m/l/x,通过宽度乘数和深度乘数进行配置。PP-YOLOE避免使用特殊的运算符,如可变形卷积或矩阵NMS,以便友好地部署在各种硬件上。 在本文中,我们将使用OpenVI...

【OpenVINO™】基于 C# 和 OpenVINO™ 部署 Blazeface 模型实现人脸检测

Blazeface模型是Google推出的一款专为移动GPU推理量身定制的轻量级且性能卓越的人脸检测器,BlazeFace 在旗舰移动设备上以200-1000 + FPS的速度运行。 在本文中,我们将使用OpenVINO™ C# API 部署 Blazeface 实现人脸检测。

【OpenVINO™】使用OpenVINO™ C# API 部署 YOLO-World实现实时开放词汇对象检测

YOLO-World是一个融合了实时目标检测与增强现实(AR)技术的创新平台,旨在将现实世界与数字世界无缝对接。该平台以YOLO(You Only Look Once)算法为核心,实现了对视频中物体的快速准确识别,并通过AR技术将虚拟元素与真实场景相结合,为用户带来沉浸式的交互体验。在本文中,我们将...

  • 首页
  • 上一页
  • 1
  • 下一页
  • 尾页