我们正在寻找一位充满热情、积极主动且参与的计算机视觉领域的中间/高级 C++ 工程师。我们的团队使用最前沿技术进行计算机视觉应用，并积极为开源做出贡献。C++ 软件工程师是团队中至关重要的成员。成功的候选人将参与设计和 […]
COCO 数据集简介
对于目标检测、分割和字幕等应用，COCO 数据集被最先进的神经网络广泛理解。它的多功能性和多用途场景变化最适合训练计算机视觉模型并对其性能进行基准测试。在本文中，我们将更深入地探讨 COCO 基础知识，涵盖以下内容：什么是 COCO？通用对象在 […]
开发可扩展标注管道的 7 个关键注意事项
无论是用于医学成像、自动驾驶、农业自动化还是机器人技术，扩展计算机视觉 (CV) 项目都很困难，需要大量的微观管理、跟踪和分析才能获得最佳结果。通常以批次的形式对数据进行标注，因为在整个过程中需要大量的迭代。这些批次会经过多次修改以 […]
使用 Xailient AI 加速 Myriad 2 和 Myriad X
计算机视觉软件需要硬件，而 Xailient 和硅制造商的联合创新正在加速向边缘 AI 的迁移。英特尔 Movidius™ 是 AI 硬件创新的领先者之一，正在改变计算机视觉和人工智能 (AI) 的未来。他们为 AI 助手、无人机、机器人、摄像头、虚拟 […]
如何使用 Roboflow 训练和部署自定义模型到 OAK
在计算机视觉中，有许多通用的预训练模型可用于部署到边缘设备（如 OpenCV AI 套件）。但是，当今计算机视觉部署的真正力量在于对您自己的数据进行自定义训练，以应用于您自己的设备上的自定义解决方案。为了训练 […]
OpenVINO：将预处理和后处理合并到模型中
我们已经在之前的博客文章中讨论了将您的 DL 模型转换为 OpenVINO 的几种方法（PyTorch 和 TensorFlow）。现在让我们尝试一些更高级的内容。
在 OpenVINO 中运行 TensorFlow 模型推理
如何使用和部署 TensorFlow 训练的模型以使用 OpenVINO 推理引擎运行
OpenVINO 模型优化
您是否正在寻找一种快速的方法来在英特尔平台上运行神经网络推理？那么 OpenVINO 工具包正是您需要的。它提供了大量的优化，可以在 CPU、VPU、集成显卡和 FPGA 上实现极快的推理速度。在上一篇文章中，我们学习了如何准备和运行 DNN 模型 […]
如何使用 OpenVINO 工具包加速深度学习推理
如今，许多基于神经网络的突破性解决方案每天都在开发，越来越多的人采用这种技术来解决诸如语音识别等问题。由于计算技术的最新进展以及在生产环境中使用神经网络的趋势越来越强，因此人们非常关注如何 […]
在 OpenVINO 中运行 TensorFlow 模型推理
如何使用和部署 TensorFlow 训练的模型以使用 OpenVINO 推理引擎运行
