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手把手讲授如何搭建成功OpenVINO框架，并且使用预训练模型快速开发超分辨率、道路分割、汽车识别、人脸识别、人体姿态和行人车辆分析。得益于OpenVINO框架的强大能力，这些例子都能够基于CPU达到实时帧率。课程的亮点在于在调通Demo的基础上更进一步：一是在讲Demo的时候，对相关领域问题进行分析（比如介绍什么是超分辨率，有什么作用）、预训练模型的来龙去脉（来自那篇论文，用什么训练的）、如何去查看不同模型的输入输出参数、如何编写对应的接口参数进行详细讲解；二是基本上对所有的代码进行重构，也就是能够让例子独立出来，并且给出了带有较详细注释的代码；三是注重实际运用，将Demo进一步和实时视频处理框架融合，形成能够独立运行的程序，方便模型落地部署；四是重难点突出、注重总结归纳，对OpenVINO基本框架，特别是能够提高视频处理速度的异步机制和能够直接部署解决实际问题的骨骼模型着重讲解，帮助学习理解；五是整个课程准备精细，每一课都避免千篇一律，前一课有对后一课的预告，后一课有对前一课的难点回顾，避免学习过程中出现突兀；六是在适当的时候拓展衍生，不仅讲OpenVINO解决图像处理问题，而且还

MobileNetV2-PoseEstimation [注意] RraspberryPi + NCS2的行为非常不稳定。 [注意] Tensorflow Lite + CPU的行为不稳定。 [警告] 2019年5月6日，Google Edge TPU程序和模型正在建设中。 [信息] 2020年6月8日，我正在极大地调整Tensorflow Lite模型的性能。 介绍 ildoonet的成就给该存储库带来了自己的实现。 谢谢 。 我将仅使用CPU使他的实现更快。 环境 Ubuntu 16.04 x86_64 USB相机 神经计算棒2（NCS2） Google Edge TPU Py

blazepose_openvino BlazePose模型测试程序，用于Intel OpenVINO工具包的Intel发行版 在制品 BlazePose OpenVINO IR模型可以从获得。 示例（上身模型） 示例（全身模型） 配置/选项 当前程序不支持命令行选项。 您可以修改源代码以更改用于推理的输入媒体/文件和设备。 这些配置可以在main.cpp代码之上找到。 # define FULL_POSE # include " blazepose.h " # define IMAGE_INPUT ( 1 ) # define VIDEO_INPUT ( 2 ) # define CAM_INPUT ( 3 ) # ifndef FULL_POSE const std::string MODEL_POSE_DET = " ../pose_detection/12

修剪后的OpenVINO-YOLO 先决条件 首先安装mish-cuda： : 测试平台：WIN10 + RTX3090 + CUDA11.2 如果您无法在设备上安装它，也可以尝试 开发日志 扩张 2021-2-25支持yolov4-tiny和yolov4-tiny-3l。请使用或修剪yolov4-tiny和yolov4-tiny-3l模型（提示：使用darknet调整修剪后的模型而无需加载权重）和转换权重 2021-3-13更新了Mish-cuda支持。增强了代码对yolov4的适应性（训练更快，内存占用更少） 介绍 当在OpenVINO上部署YOLOv3 / v4时，该模型的完整版本的FPS较低，而微型模型的准确性较低且稳定性较差。 完整版的模型结构通常被设计为能够在更复杂的场景中检测80个或更多的类。 在我们的实际使用中，通常只有几个类，而且场景并不那么复杂。 本教程将分享如何修

OpenVINO toolkit for Raspbian最新版安装包，截至2021年10月23日