OpenVINO模型部署(权重转化)

OpenVino快速落地部署教程 Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包,主要用于对深度推理做优化。本教程适用于Yolov5-7.0,直接跑Yolov5为6FPS,使用OpenVino后为30FPS,未来将会出一系列其他模型(Paddle等)的OpenVino部署教程,测试平台——Intel Nuc 11代i5处理器 阅读详情

openvno简介

OpenVINO是Intel开发的模型压缩部署工具,可以将ptorch训练出的pt模型转化成onnx中间模型,最终转换成OpenVINO的xml模型,实现压缩加速。Intel对自家的CPU及核显iGPU,以及最新发布的独显都进行了适配,是个不错的部署加速工具。

转化后的xml模型可以由python或C++调用openvino官方API进行推理,当然C++的运行效率会更高,毕竟是关注性能才进行的模型部署。

OpenVINO2022工具包进行了较大的变化,删除了之前包内自带的OpenCV等冗余部件,避免和本机环境产生冲突,同时也精简了工具包,变得更加灵活易用。其中,Mo是模型转化工

  1. python训练得到pth权重,转化成Openvino的xml权重,按照openvino的API编写C++代码调用xml权重即可完成部署(pth→onnx→xml)
  2. pth→onnx调用API,上优快云搜
  3. openvino文档

Documentation - OpenVINO™ documentation

  1. 下载mo转化工具套件(onnx→xml)

Download Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit

【OpenVINO】OpenVINO 2022.1 安装教程(Windows) OpenVINO™是英特尔基于自身现有的硬件平台开发的一种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,用于快速开发应用程序和解决方案,以解决各种任务(包括人类视觉模拟、自动语音识别、自然语言处理和推荐系统等)。该工具套件基于最新一代的人工神经网络,包括卷积神经网络 (CNN)、递归网络和基于注意力的网络,可扩展跨英特尔® 硬件的计算机视觉和非视觉工作负载,从而最大限度地提高性能。它通过从边缘到云部署的高性能、人工智能和深度学习推理来为应用程序加速,并且允许直接异构执行。 阅读详情

相关推荐

yolo的模型转换权重pt文件转onnx(1)

环境配置Ubuntu20.04 系统yolov5 5.0 训练标注的数据集,生成best.pt模型权重labelImg软件:用来标注数据集。

m0_60657960的博客 3588

CPU也能跑模型:OpenVINO模型部署入门教程

OpenVINO)是英特尔推出的一个用于深度学习推理的开源工具套件,旨在帮助开发人员优化和部署深度学习模型,以在各种硬件平台上实现高性能的推理。OpenVINO跨平台支持OpenVINO支持多种硬件平台,包括英特尔的CPU、集成显卡、FPGA以及神经计算棒(),这使得开发人员能够在各种设备上进行高效的深度学习推理。模型优化OpenVINO提供了一系列工具和技术,可用于优化和转换深度学习模型,以便在目标硬件上实现更高的性能和效率,这包括模型压缩、量化、剪枝等技术。推理加速OpenVINO。

DeepDriving 2813

IEPE传感器4mA恒流源接口电路

另外传感器的偏置电压大概在10V多点,一般接个电容把直流分量去掉。这里我们要把恒流源的电流设置在4毫安左右,R1取33Ω差不多正好。经过CR的隔直流电路后的波形是这样的。

老白的博客 6112

2024最新超详细无痛安装PyTorch,包括下载地址、环境配置与各种避坑指南

PyTorch更新很快,2024最新下载安装经验贴,包括anaconda+CUDA+cuDNN+PyTorch四部分的下载和安装。文章详细介绍了下载地址、环境配置、虚拟环境建立的问题,还温馨提示了各种闭坑指南。有需要的友友快过来康康!

qq_43596278的博客 11万+

ICM42670 IIC驱动与卡尔曼+四元数姿态解算实战

惯性测量单元(IMU)是运动控制、无人机飞控和AR/VR设备的核心传感器,其数据质量直接取决于底层硬件通信可靠性与姿态估计算法鲁棒性。IIC(I²C)作为嵌入式系统中最常用的低速串行总线,需满足确定性时序、抗干扰与实时采样要求;卡尔曼滤波则通过状态建模与噪声协方差优化,在动态环境中融合加速度计与陀螺仪数据;而四元数因其无万向锁、插值平滑、旋转合成高效等优势,成为高精度姿态解算的数学基础。本文以高性能六轴IMU ICM42670为载体,深入剖析IIC硬件设计要点、裸机级驱动优化、Allan方差驱动的卡尔曼参数

weixin_27076351的博客 255

基于TIA博途的一阶滞后滤波+中位值滤波+堆栈平均值滤波算法SCL语言程序(封装FB库)

基于TIA博途的一阶滞后滤波+中位值滤波+堆栈平均值滤波算法SCL语言程序(封装FB库)

Robot_PLC_HMI_Automation 2178

XCP详解「3.1·ASAP2新建A2L文件」

后面是ASAP2新建A2L的操作步骤,如果是APE中新建的A2L就无需以下操作,APE只需要导入现成的A2L即可。退出点击保存时会提示保存A2L文件,是因为前面导出的是1.70版本,工程最低1.71,可以另外起个名字即可。导入elf文件,elf路径建议直接索引编译生成的Debug下的,防止编译后忘记更新。导出V1.70格式A2L文件,APE17支持V1.70。通过ASAP2生成需要A2L文件更常用些。同一个信号可以创建不同属性量。ASAP2中新建A2L文件。设置标定信号数量最大值。XCP详解「总目录」

光明磊学习&积累的地方 3060

基于STM32L4XX、HAL库的GC9307 TFT 液晶驱动IC驱动程序设计

GC9307是一款常用的TFT液晶驱动IC,支持240x320分辨率的RGB接口显示屏。(Master Out Slave In): 连接到STM32L4的SPI数据输出引脚(如PA7)(Serial Clock): 连接到STM32L4的SPI时钟引脚(如PA5)(Data/Command): 连接到STM32L4的GPIO引脚(如PA3)(Chip Select): 连接到STM32L4的GPIO引脚(如PA4)(Reset): 连接到STM32L4的GPIO引脚(如PA2): 分别连接到电源和地。

zhusl6688的博客 1033

FAST-LIO论文公式解析

FAST-LIO论文公式解析

努力努力努力 670

超声波传感器(CH101&ch201) - Ⅰ

压电微机械超声换能器(PMUT)和超声波信号处理的可编程片上系统(SoC)集成在一起的传感器

nicole088的专栏 2796

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

上一篇: TensorRT环境配置(2023完整版)
下一篇: 【C++】用Ceres从三维点中拟合三维空间中的圆
epic_Lin
博客等级 码龄5年 338粉丝 34原创
评论 6
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值