OpenVINO是一个全面的工具套件,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。如果你正巧需要这么一款软件的话,今天的小编可以帮助到你。
软件介绍
OpenVINO内部集成了Opencv、TensorFlow模块,此外还具有强大的Plugin开发框架,允许开发者在OpenVINO之上对推理过程做优化。 OpenVINO整体框架为:OpenVINO前端→ Plugin中间层→ Backend后端。OpenVINO的优点在于它屏蔽了后端接口,提供了统一操作的前端API,开发者可以无需关心后端的实现,例如后端可以是TensorFlow、Keras、ARM-NN,通过Plugin提供给前端接口调用,也就意味着一套代码在OpenVINO之上可以运行在多个推理引擎之上,OpenVINO像是类似聚合一样的开发包。
OpenVINO支持多种硬件平台,如CPU、GPU、FPGA等,可以广泛应用于智能安防、工业检测、无人驾驶等领域。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,此外还包含了图片处理工具包OpenCV,视频处理工具包Media SDK。在做推理的时候,大多数情况需要前处理和后处理,前处理如通道变换,取均值,归一化,Resize等,后处理是推理后,需要将检测框等特征叠加至原图等,都可以使用OpenVINO工具套件里的API接口完成。
产品特点
高性能:加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度,支持在Intel平台上提升计算机视觉相关深度学习性能达19倍以上。
简化开发:简化开发过程,通过一次编写,任意部署,使得开发者能够更加高效地利用时间和资源。
易于使用:支持在Windows与Linux系统,Python/C++语言,使得开发者可以更加方便地使用该工具套件。
跨平台:基于Python/C++的跨平台工具套件,支持在各种英特尔平台的硬件加速器上进行深度学习。
模型转换技术:通过模型转换技术,将预训练好的模型进行格式转换以及拓扑优化,经过模型转换的神经网络模型,可以在实际的部署阶段获得更优异的性能加速比以及更为通用的跨平台特性。