概述 最近在很多B站的视频上看到大佬们分享的AI应用案例，其中有一个引起了我的兴趣：基于深度学习网络, 在CSGO中实现人体定位算法，并进行自动瞄准与射击。当然，这种明显有悖于游戏公平性的行为我是不会去做的，也不提倡大家去用这样的“外挂”软件。但在这其中我发现一个特别有趣的现象：由于这些软件都需要跑深度学习模型来进行AI分析，因此需要玩家配置较高的GPU显卡来运行AI推理，动不动就上3070，30
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3年前
概述 OpenVINO™ 工具套件是由Intel 推出的用于深度学习推理加速的开源工具集，具有跨平台、高性能的特点。模型转换技术，是通过OpenVINO™ 工具套件中的模型优化器（Model Optimizer，简称MO，以下提到的MO均指代模型优化器 ) 将预训练好的模型进行格式转换以及拓扑优化的技术。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
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3年前
PyTorch + OpenVINO™ 开发实战系列教程 第四篇 | 开发者实战
第4章 人脸与Landmark检测 前面一章主要介绍了图象分类的基本原理、常见模型、迁移学习的基本概念。结合这些基础概念介绍了Pytorch中预训练模型库的使用，以及如何基于自定义数据与迁移学习实现自定义图象分类模型训练与部署使用。 本章我们将更近一步，说明如何使用OpenVINO™ 工具套件中自带的模型库，实现人脸检测与landmark检测。然后通过我们我们自己收集与整理并标注一个人脸landm
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3年前
多硬件异构&从硬件层到算法层评估提升模型性能-英特尔openVINO工具套件课程总结（中）
这次将会带来一些很硬的东西，如何从硬件底层到传输层到算法层提升模型性能、GPU、CPU、VPU、FPGA的异构系统、英特尔酷睿第六代Skylake架构、多设备协同工作的架构、传感器通道融合、CV、NLP、神经网络处理等 下面是课程的链接，我觉得他们讲的非常清晰，如果我写的地方有不清楚的部分可以看一下他们的那个课程： http://edu.csdn.net/course/detail/32064?u
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3年前
零基础安装并使用 OpenVINO™ integration with TensorFlow
全文链接：https://chinait-intel.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/OpenVINO/%E9%9B%B6%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%AE%89%E8%A3%85%E5%B9%B6%E4%BD%BF%E7%94%A8OpenVINO%E2%84%A2%20integration%20with%20TensorFlow.pdf
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3年前
