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. oracle函数 CONVERT(c1,set1,set2)

    [功能]将源字符串c1 从一个语言字符集set2转换到另一个目的set1字符集 [参数]c1,字符串,set1,set2为字符型参数 [返回]字符串 [示例] select convert('stru ...

  2. @atcoder - AGC034D@ Manhattan Max Matching

    目录 @description@ @solution@ @accepted code@ @details@ @description@ 考虑一个二维平面,执行共 2*N 次操作: 前 N 次,第 i ...

  3. @loj - 2093@ 「ZJOI2016」线段树

    目录 @description@ @solution@ @accepted code@ @details@ @description@ 小 Yuuka 遇到了一个题目:有一个序列 a1,a2,..., ...

  4. QQ 聊天机器人API

    QQ机器人是腾讯陆续推出的的人工智能聊天机器人的总称. 都说小Q妹妹聪明好学,我们能够教她说话.也能够请他帮忙查询邮编.手机号,或者解释成语.翻译成语,据说她还会查询手机号码归属地.应用科学计算器. ...

  5. LocalDate、LocalDateTime与timestamp、Date的转换

    LocalDate.LocalDateTime与timestamp.Date的转换 1.LocalDate转Date LocalDate nowLocalDate = LocalDate.now(); ...

  6. Project Euler Problem 24-Lexicographic permutations

    全排列的生成,c++的next_permutation是O(n)生成全排列的.具体的O(n)生成全排列的算法,在 布鲁迪 的那本组合数学中有讲解(课本之外,我就看过这一本组合数学),冯速老师翻译的,具 ...

  7. 洛谷 1131 [ZJOI2007] 时态同步

    题目描述 小Q在电子工艺实习课上学习焊接电路板.一块电路板由若干个元件组成,我们不妨称之为节点,并将其用数字1,2,3….进行标号.电路板的各个节点由若干不相交的导线相连接,且对于电路板的任何两个节点 ...

  8. 深入java面向对象一:==和equals详解

    本文从多篇博客笔记融合而来,系转载,非原创,参考: 1.  http://www.cnblogs.com/e241138/archive/2012/09/16/2687981.html 2.  htt ...

  9. AIM Tech Round (Div. 2)

    A. Save Luke 题意:给一个人的长度d,然后给一个区间长度0~L,给你两个子弹的速度v1,v2,两颗子弹从0和L向中间射去(其实不是子弹,是一种电影里面那种绞牙机之类的东西就是一个人被困在里 ...

  10. 本地安装配置redis

    Windows中redis的下载及安装.设置   本文是转载自:https://www.cnblogs.com/jylee/p/9844965.html 下载地址: https://github.co ...