关于OpenVINO 入门，今天给大家分享一个好东西和好消息！

现如今，说人工智能（AI）正在重塑我们的各行各业绝不虚假，深度学习神经网络的研究可谓如火如荼， 但这一流程却相当复杂，但对于初学者来说也不是高深莫测，因为Intel推出全新的全面工具——Openvino 工具包，将这一过程变得尤为简单！

OpenVINO™ 工具套件是一款全面的工具套件，支持快速开发可模拟人类视觉的应用和解决方案。该工具套件基于卷积神经网络 (CNN)，可在英特尔® 硬件中扩展 CV 工作负载，实现卓越性能。

但是之前一直对高阶加速板卡望而却步，因为价格。现在，友晶科技针对Openvino入门的学习者们专门设计了一款FPGA开发板： OSK，这款板子性能足够，尺寸轻巧，还有配套入门级教程。

相关课程可以参考如下：

《AI on FPGA 》

  • 人工智能简介

  • 深度学习基础入门

  • OpenVINO工具介绍

  • OpenVINO与OpenCL

  • 模型优化器详解及举例

  • 推理引擎的使用及举例

《OpenVINO 应用案例》

  • squeezenet对象识别

  • 车辆信息识别

  • 人脸检测

  • GoogleNetV2对象识别

  • Alexnet对象识别

  • 人体姿态识别

  • 多图对象识别

《OpenVINO 实验》

  • 实验一：使用模型优化器优化网络模型

  • 实验二：编译推理引擎应用程序

  • 实验三：执行推理应用程序，使用推理引擎进行推理任务

  • 实验四：编写自己的应用程序，并进行推理应用

关注友晶二维码获取培训课程资料：

OpenVINO 入门的更多相关文章

  1. Attention Mechanism in Computer Vision

    ​  前言 本文系统全面地介绍了Attention机制的不同类别,介绍了每个类别的原理.优缺点. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. 概 ...

  2. CV技术指南免费版知识星球

    ​ 最近公众号的交流群满了,我们决定搞一个免费的知识星球,让大家在里面交流.以往都是我们写原创,大家阅读,读者之间没什么交流.与此同时,在CV技术指南交流群里,大部分问题都得到了很好地解决,但从来没有 ...

  3. YOLO系列梳理（三）YOLOv5

    ​  前言 YOLOv5 是在 YOLOv4 出来之后没多久就横空出世了.今天笔者介绍一下 YOLOv5 的相关知识.目前 YOLOv5 发布了新的版本,6.0版本.在这里,YOLOv5 也在5.0基 ...

  4. EdgeFormer: 向视觉 Transformer 学习，构建一个比 MobileViT 更好更快的卷积网络

    ​  前言 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积网络,从而获得更好的性能. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟 ...

  5. NMS技术总结（NMS原理、多类别NMS、NMS的缺陷、NMS的改进思路、各种NMS方法）

    ​  前言  本文介绍了NMS的应用场合.基本原理.多类别NMS方法和实践代码.NMS的缺陷和改进思路.介绍了改进NMS的几种常用方法.提供了其它不常用的方法的链接. 本文很早以前发过,有个读者评论说 ...

  6. 从零搭建Pytorch模型教程（四）编写训练过程--参数解析

    ​  前言 训练过程主要是指编写train.py文件,其中包括参数的解析.训练日志的配置.设置随机数种子.classdataset的初始化.网络的初始化.学习率的设置.损失函数的设置.优化方式的设置. ...

  7. CVPR2022 | 重新审视池化：你的感受野不是最理想的

    前言 本文提出了一种简单而有效的动态优化池操作( Dynamically Optimized Pooling operation),称为DynOPool,它通过学习每一层感受野的最佳大小和形状来优化特 ...

  8. CVPR2022 | 弱监督多标签分类中的损失问题

    前言 本文提出了一种新的弱监督多标签分类(WSML)方法,该方法拒绝或纠正大损失样本,以防止模型记忆有噪声的标签.由于没有繁重和复杂的组件,提出的方法在几个部分标签设置(包括Pascal VOC 20 ...

  9. 英特尔神经棒使用入门-NCS2 & NCS1 -OpenVino

    |--背景: NCS1使用的NCSDK1和NCSDK2,速度一般,没有想象中的速度,能有TX2一半的速度吧.跟大佬又申请了个NCS2来试一试. 环境配置到跑通自己写的MNIST分类网络花了2天不到吧. ...

随机推荐

  1. 在SpringBoot中使用JWT

    JWT简介 简介 JSON Web token简称JWT, 是用于对应用程序上的用户进行身份验证的标记.也就是说, 使用 JWTS 的应用程序不再需要保存有关其用户的 cookie 或其他sessio ...

  2. 嵌套app ，的h5分支 项目 （分享，保存图片，返回app）

    function callAppBridge(func, argObj) {   const app = window.webkit || window.app;   const args = typ ...

  3. mysql聚合函数和分组

    文章实例的数据表,来自上一篇博客<mysql简单查询>:http://blog.csdn.net/zuiwuyuan/article/details/39349611 一. 聚合函数 聚合 ...

  4. 洛谷P2486 [SDOI2011]染色 题解 树链剖分+线段树

    题目链接:https://www.luogu.org/problem/P2486 首先这是一道树链剖分+线段树的题. 线段树部分和 codedecision P1112 区间连续段 一模一样,所以我们 ...

  5. tomcat access日志

    每次看access log都会记不住pattern里的各个标识代表的什么意思,记录下,备忘! tomcat的access log是由实现了org.apache.catalina.AccessLog接口 ...

  6. Python--day40--全局解释器锁

    1,起一百个线程和起一百个进程所花的时间对比(开启效率的较量): import time from threading import Thread from multiprocessing impor ...

  7. 2019-9-2-win10-uwp-列表模板选择器

    title author date CreateTime categories win10 uwp 列表模板选择器 lindexi 2019-09-02 12:57:38 +0800 2018-2-1 ...

  8. linux 读者/写者旗标

    旗标为所有调用者进行互斥, 不管每个线程可能想做什么. 然而, 很多任务分为 2 种清 楚的类型: 只需要读取被保护的数据结构的类型, 和必须做改变的类型. 允许多个并发读 者常常是可能的, 只要没有 ...

  9. 备战省赛组队训练赛第十七场(UPC)

    upc:传送门 A: 题解[1] G: 题解[1] D,G,H,J,L 题解 by 鲁东大学

  10. Jmeter完整Demo

    1:创建一个线程组 2:添加一个cookie管理器 3:设置你的信息头管理器:application/json;text/plain;charset=UTF-8 44 4:添加一个用户参数,做全局变量 ...