原文:OpenVINO Model Server的服务化部署——step1(OpenVINO™ Model Server Quickstart)

基于OpenVINO的 semantic segmentation adas 模型,能够较为精确的分割出天空 使用OpenCV的seamlessClone等函数,实现天空的无缝替换 基于Django实现网络化部署。三者结合,实现并部署 天空替换 模型。目前服务已经上线:打开地址:http: . . . : upload 就可以体验,手机端和PC端都可以。虽然界面比较简陋,速度也比较慢,但是基本可 ...

2020-10-11 08:31 4 559 推荐指数:

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OpenVINO Model Server服务部署——step2(天空分割模型)

基于OpenVINO的“semantic-segmentation-adas”模型,能够较为精确的分割出天空;使用OpenCV的seamlessClone等函数,实现天空的无缝替换;基于Django实现网络部署。三者结合,实现并部署“天空替换”模型。目前服务已经上线:打开地址:http ...

Sat Oct 17 06:20:00 CST 2020 2 570
openvino优势

openvino因为关注于infer部分, 对于TF转换过来的网络进行极致的简化, 建立执行网络过程提供给用户, 对于固定的网络, 省略这个过程, 比同样tensorflow的CPU版本节省不少时间. 简化网络后,运行开销只有原来的1/3 ...

Fri Dec 07 22:23:00 CST 2018 0 1141
OpenVINO概述

主要特点: 在Intel平台上提升计算机视觉相关深度学习性能达19倍以上解除CNN-based的网络在边缘设备的性能瓶颈对OpenCV,OpenXV*视觉库的传统API实现加速与优化基于通用API接口在CPU、GPU、FPGA等设备上运行加上OpenVINO工具包(ToolKit)主要包括两个 ...

Tue Apr 07 21:06:00 CST 2020 0 1500
OpenVINO实战一:U2-Net大、小模型实战部署

  本文展示在pytorch框架下将 pth格式转为onnx格式,然后在openvino框架下部署,并进行效果展示对比。   U2-Net模型分为大小两种: U2NET---173.6 MB (参数量:4千万) U2NEP---4.7 MB (参数量:1 百万   上述 ...

Wed Sep 27 23:21:00 CST 2023 0 132
Convolution_model_Step_by_Step_v2a

Convolutional Neural Networks: Step by Step Welcome to Course 4's first assignment! In this assignment, you will implement convolutional (CONV ...

Wed Jul 08 23:45:00 CST 2020 0 2225
基于OpenVINO的端到端DL网络-类化和级联

一、多车辆识别可能和车辆车牌分割; 这样一张图,可以识别多车辆和车牌,问题是如何区分并且配对。 0 1 7 8 是否是车牌可以通过图片的 ...

Thu Aug 22 15:43:00 CST 2019 0 389
 
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