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摘要： YOLOv5 是革命性的 "单阶段"对象检测模型的第五次迭代，旨在实时提供高速、高精度的结果，是世界上最受欢迎的视觉人工智能模型，代表了Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究，融合了数千小时研发中积累的经验教训和最佳实践。同时官方发布的模型已经支持 OpenVINO™ 部署工具加速模型推理，因此在该项目中，我们将结合之前开发的 OpenVINO™ C# API 部署 YOLOv5 DET 模型实现物体对象检测。 阅读全文

摘要： Ultralytics YOLOv8 基于深度学习和计算机视觉领域的尖端技术，在速度和准确性方面具有无与伦比的性能。其流线型设计使其适用于各种应用，并可轻松适应从边缘设备到云 API 等不同硬件平台。YOLOv8 OBB 模型是YOLOv8系列模型最新推出的任意方向的目标检测模型，可以检测任意方向的对象，大大提高了物体检测的精度。同时官方发布的模型已经支持 OpenVINO™ 部署工具加速模型推理，因此在该项目中，我们将结合之前开发的 OpenVINO™ C# API 部署YOLOv8 OBB 模型实现旋转物体对象检测。 阅读全文

摘要： OpenCvSharp是一个OpenCV的 .Net wrapper，应用最新的OpenCV库开发，使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV，该库采用LGPL发行，对商业应用友好。 阅读全文

摘要： 在深入参与开源项目的过程中，我也广泛参考了网上的一些成功项目经验，得到了无数宝贵的经验和技能提升，这使得我的技术层次上升到了全新的高度。经过两年的探索与实践，技术能力得到了显著的提高，而更重要的是，我的努力得到了越来越多人的认可和支持，从而扩大了我在技术社区的影响力。时值我开展开源项目的两周年，有机会整理与分享我从一个技术新手逐步成长到拥有自己开源项目的经验与感想。我希望我的分享能为刚刚踏入开源领域的新手们提供一些有价值的参考，帮助他们更迅速地融入这个富有活力和创新精神的开源社区。 阅读全文

摘要： 在实际工业应用时，有时我们需要在C#环境下使用该模型应用到工业检测中，因此在本文中，我们将向大家展示使用OpenVINO Csharp API 部署RT-DETR模型，并对比不同编程平台下模型部署的速度 阅读全文

摘要： 在该文章中，我们基于OpenVINO™ Python API 向大家展示了包含后处理的RT-DETR模型的部署流程，但在实际工业应用中，我们为了与当前软件平台集成更多会采用C++平台，因此在本文中，我们将基于OpenVINO™ C++ API 向大家展示了不包含后处理的RT-DETR模型的部署流程，并向大家展示如何导出不包含后处理的RT-DETR模型。 阅读全文

摘要： RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速， 在本文中，我们将首先介绍基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型。 阅读全文

摘要： 英特尔公司发行的模型部署工具OpenVINO™模型部署套件，可以实现在不同系统环境下运行，且发布的OpenVINO™ 2023最新版目前已经支持MacOS系统并同时支持在苹果M系列芯片上部署模型。在该项目中，我们将向大家展示如何在MacOS系统、M2芯片的Macbook Air电脑上，展示使用OpenVINO™ C++ API 部署深度学习模型。 阅读全文

摘要： 在之前的项目中，我们已经使用 OpenVINOCSharp API 部署 PaddleOCR 全系列模型，但随着PaddleOCRv4版本发布以及OpenVINO CSharp API版本迭代，上一版本的项目已经不再适用。因此在推出的最新项目中，已经完成了对PaddleOCRv4的匹配，并且采用了最新版本的 OpenVINO CSharp API，可以更快的实现在不同平台进行部署，减少使用者在使用时的步骤以及问题。 阅读全文

摘要： OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，它具有C++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS。OpenCvSharp是一个OpenCV的 .Net wrapper，应用最新的OpenCV库开发，使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV，该库采用LGPL发行，对商业应用友好 阅读全文