树莓派+Movidius2神经计算棒，适合于armv7l，按 https://blog.csdn.net/weixin_42206625/article/details/107705411 搭建可实现

c++实现yolov5的OpenVINO部署 本文介绍了一种使用c++实现的,使用OpenVINO部署yolov5的方法. 此方法在2020年9月结束的极市开发者榜单中取得后厨老鼠识别赛题第四名. 2020年12月,注意到yolov5有了许多变化,对部署流程重新进行了测试,并进行了整理. 希望能给需要的朋友一些参考,节省一些踩坑的时间. 2021.2.27 注意到yolov5更新了4.0版本的release,该仓库不能直接使用，请git reset到v3.1对应的版本下使用. 如果有改好的兼容4.0版本的实现，欢迎提merge. 模型训练 1. 首先获取yolov5工程 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git 本文编辑的时间是2020年12月3日,官方最新的releases是v3.1,在v3.0的版本中,官网有如下的声明 Au

使用OpenVINO进行面罩检测 细节 程式语言： 英特尔OpenVINO工具套件： Docker（预装了Ubuntu OpenVINO）： 使用的硬件： 英特尔:registered:酷睿TM i7-8750H CPU @ 2.20GHz 设备： 中央处理器 博客文章 参观者 面罩检测应用程序使用深度学习/机器学习来识别用户是否未佩戴口罩并发出警报。 通过使用经过预训练的模型和带有OpenCV英特尔OpenVINO工具包。 这使我们能够使用异步API，该API可以提高应用程序的总体帧速率，而不必等待推理完成，而是可以在加速器繁忙时继续在主机上运行应用程序。 此应用程序对同时运行的“面部遮罩检测”和“面部检测”网络执行2个并行推理请求。 使用以下一组预训练的模型： ，这是用于查找人脸的主要检测网络。 面罩检测，这是用于检测面罩的预训练模型。 可以改进此应用程序，然后将其与CCTV或其他类型的摄像机集成在一起，以检测和识别在购物中心等公共场所没有面具的人。在全球范围内，这种数量不断增长的COVID-19案例在控制应用中可能很有用。病毒传播。 什么是Open

零基础教你使用OpenVINO工具套件部署YOLOv3模型

w_openvino_toolkit_p_2019.3.379.exe为openvino的安装执行文件，如果Openvino官网网络不畅，可以下载本文件。 使用本文件，请结合博客：“Openvino（Windows10 安装OpenVINO）”

open vino安装包，看到某些人要积分，inter官网下载速度很慢，所以免费分享一份比较新的一个版本的open vino（从官网下的），供大家下载使用

OpenVINO的示例演示！OpenVINO的示例演示！OpenVINO的示例演示！OpenVINO的示例演示！OpenVINO的示例演示！OpenVINO的示例演示！OpenVINO的示例演示！OpenVINO的示例演示！

OpenVINO博客配套资源；包含测试工程，测试素材，以及相关模型

Openvino 2021版本

使用深度学习（Tensorflow，Tensorflow lite，TensorRT和OpenVINO）在CPU，GPU，VPU和FPGA上实现世界上最快的ANPR / ALPR实现。 多操作系统（NVIDIA Jetson，Android，Raspberry Pi，Linux，Windows）和多Arch（ARM，x86）。 入门Android示例应用程序Benchmark（Java）VideoParallel（Java）VideoSequential（Java）ImageSnap（Java）尝试示例使用Java API将SDK添加到项目中Raspberry Pi（Raspbian OS），Linux，NVIDIA Jetson，Windows等应用程序基准（C ++）识别器（C ++，C＃，Java和Python）使用C ++ API获取帮助，网址为https://www.doubango.org/webapps/alpr/的在线Web演示，网址为https：//www.SDK .doubango.or