作者：冯伟 1. 简介时间序列数据分析在工业，能源，医疗，交通，金融，零售等多个领域都有广泛应用。其中时间序列数据分类是分析时序数据的常见任务之一。 本文将通过一个具体的案例，介绍如何训练时序数据分类模型 InceptionTime以及如何通过OpenVINO部署深度学习模型，在英特尔开发套件上实时运行分类任务。 2. 英特尔开发套件英特尔开发者套件AIxBoard（爱克斯开发板）是专为支持入门级
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1年前
基于DL Streamer与YOLOv8模型实现多路视频流实时分析
作者：杨亦诚 作为众多AI应用场景的基座，基于流媒体的视觉分析一直是传统AI公司的核心能力之一。但想要搭建一套完整的视频分析系统其实并不容易，其中会涉及多个图像处理环节的开发工作，例如视频流拉取、图像编解码、AI模型前后处理、AI模型推理，以及视频流推送等常见任务模块。其中每一个模块都需要领域专家在指定的硬件平台进行开发和优化，并且如何高效地将他们组合起来也是一个问题。在这篇文章中，我们将探讨如何
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1年前
基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型
作者：颜国进 英特尔边缘计算创新大使 RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速， 在本文中，我们将首先介绍基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型。
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1年前
基于OpenVINO+LangChain+LLama2打造互联网自动查询的AI助手
作者：刘宜松 中国科学院高能物理研究所 硕士研究生 指导老师：庄建 英特尔边缘计算创新大使，中国科学院高能物理研究所 研究员 本文目的LLM大模型存在很多痛点，包括但不限于数据陈旧，无法和外部组件进行交互，本文旨在使用OpenVINO 2023，利用其新版本的特性加速Llama2模型。为Llama2定制化Prompt，并用LangChain实现可联网获得最新消息的辅助检索查询。在本文中，端到端教授
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1年前
英特尔开发套件使用OpenVINO C# API部署YOLOv8全系列模型
英特尔® 发行版 OpenVINO™ 工具套件[1] 基于 oneAPI 而开发，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，适用于从边缘到云的各种英特尔平台上，帮助用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。通过简化的开发工作流程， OpenVINO™ 可赋能开发者在现实世界中部署高性能应用程序和算法。 C# 是由 C 和 C++ 衍生出来的一种安全的、稳定的、简单的、优雅
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1年前
