Mr_DreamQ的博客

本人的自制训练集的分类网络训练库——轻量型网络训练、部署的详细过程。 网上的不少分类网络的训练库，但许多都没有配置教程，超参数、路径等参数的读取、数据集准备等。因此本人基于MobilenetV2V3的训练库，加入自定义参数及数据集的设置和读取，通过修改配置文件尽可能减少对源文件的修改。 本人自制数据集及损失、准确率示意图如下 本人先使用Mob

OpenVINO™ Toolkit 安装与配置 简介 ​ OPENVINO是英特尔Intel推出的一款全面的工具套件，用于快速部署应用和解决方案，支持计算机视觉的CNN网络结构超过150余种。 ​ 对于AI工作负载来说，OpenVINO提供了深度学习推理套件（DLDT)，该套件可以将各种开源框架训练好的模型进行线上部署，除此之外，还包含了图片处理工具包OpenCV，视频处理工具包Media SDK，用于处理图像视频解码，前处理和推理结果后处理等。 ​ 在做推理的时候，大多数情况需要前处理和后处理： 前

将自定义的路径加入至环境变量中，以便重复运行某路径的命令