05 2024 档案

摘要:【OpenVINO™】在C#中使用 OpenVINO™ 部署 YOLOv10 模型实现目标最近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
posted @ 2024-05-27 15:28 椒颜皮皮虾 阅读(1673) 评论(1) 推荐(1) 编辑
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
posted @ 2024-05-13 10:24 椒颜皮皮虾 阅读(553) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:【OpenVINO™】基于 C# 和 OpenVINO™ 部署 Blazeface 模型实现人脸检测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
posted @ 2024-05-08 09:48 椒颜皮皮虾 阅读(534) 评论(0) 推荐(5) 编辑
摘要:【OpenVINO™】使用OpenVINO™ C# API 部署 YOLO-World实现实时开放词汇对象检测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
posted @ 2024-05-07 16:35 椒颜皮皮虾 阅读(1082) 评论(0) 推荐(4) 编辑
摘要:【YoloDeployCsharp】基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台基于.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
posted @ 2024-05-04 17:31 椒颜皮皮虾 阅读(3598) 评论(7) 推荐(16) 编辑

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