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摘要： 英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 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。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法，通过消除NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略，在保持高精度的同时显著降低了计算开销，为实时目标检测领域带来了新的突破。 在本文中，我们将演示如何使用Intel OpenVINO™ C++ API 部署YOLOv10目标检测模型，并使用 OpenVINO™ 异步推理接口实现模型推理加速。下面看一下YOLOv10模型在OpenVINO™上的运行效果吧： 阅读全文

摘要： NVIDIA ® TensorRT ™ 是一款用于高性能深度学习推理的 SDK，包含深度学习推理优化器和运行时，可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法，通过消除NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略，在保持高精度的同时显著降低了计算开销，为实时目标检测领域带来了新的突破。 在本文中，我们将演示如何使用NVIDIA TensorRT C++ API 部署YOLOv10目标检测模型，实现模型推理加速。 阅读全文

摘要： 最近YOLO家族又添新成员：YOLOv10，YOLOv10 提出了一种一致的双任务方法，用于无nms训练的YOLOs，它同时带来了具有竞争力的性能和较低的推理延迟。此外，还介绍了整体效率-精度驱动的模型设计策略,从效率和精度两个角度对YOLOs的各个组成部分进行了全面优化，大大降低了计算开销，增强了性能。在本文中，我们将结合OpenVINO™ C# API 使用最新发布的OpenVINO™ 2024.1部署YOLOv10 目标检测模型 阅读全文

摘要： PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的优秀单级无锚模型，超越了各种流行的YOLO模型。PP-YOLOE有一系列型号，命名为s/m/l/x，通过宽度乘数和深度乘数进行配置。PP-YOLOE避免使用特殊的运算符，如可变形卷积或矩阵NMS，以便友好地部署在各种硬件上。 在本文中，我们将使用OpenVINO™ C# API 部署 PP-YOLOE实现物体检测。 阅读全文

摘要： Blazeface模型是Google推出的一款专为移动GPU推理量身定制的轻量级且性能卓越的人脸检测器，BlazeFace 在旗舰移动设备上以200-1000 + FPS的速度运行。 在本文中，我们将使用OpenVINO™ C# API 部署 Blazeface 实现人脸检测。 阅读全文

摘要： YOLO-World是一个融合了实时目标检测与增强现实（AR）技术的创新平台，旨在将现实世界与数字世界无缝对接。该平台以YOLO（You Only Look Once）算法为核心，实现了对视频中物体的快速准确识别，并通过AR技术将虚拟元素与真实场景相结合，为用户带来沉浸式的交互体验。在本文中，我们将结合OpenVINO™ C# API 使用最新发布的OpenVINO™ 2024.0部署 YOLO-World实现实时开放词汇对象检测： 阅读全文

摘要： 基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台，提供了YOLO框架的主流系列模型，包括YOLOv8~v9，以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景，同时支持图像与视频检测。模型部署引擎使用的是OpenVINO™、TensorRT、ONNX runtime以及OpenCV DNN，支持CPU、IGPU以及GPU多种设备推理。 阅读全文

摘要： 开发了TensorRT C# API 2.0版本，该版本在开发时充分考虑了上一版本应用时出现的问题，并进行了改进。为了更加方便开发者使用，在本次更新中增加了对动态输入模型的支持，将在本技术文中详细介绍本次更新内容以及应用案例。 阅读全文

摘要： 开发了TensorRT C# API 2.0版本，该版本在开发时充分考虑了上一版本应用时出现的问题，并进行了改进。同时在本版本中，我们对接口进行了优化，使用起来更加简单，并同时提供了相关的应用案例，方便开发者进行使用。 阅读全文

摘要： 在实际使用中，由于涉及到不同编程语言之间互相调用，导致C++ 中的OpenCV与C#中的OpenCvSharp 图像数据在不同编程语言之间难以有效传递。在本文中我们将结合OpenCvSharp源码实现原理，探究两种数据之间的通信方式。 阅读全文