我們正在尋找一位充滿熱情、積極主動且參與的計算機視覺領域的中間/高階 C++ 工程師。我們的團隊使用最前沿技術進行計算機視覺應用，並積極為開源做出貢獻。C++ 軟體工程師是團隊中至關重要的成員。成功的候選人將參與設計和 […]
COCO 資料集簡介
對於目標檢測、分割和字幕等應用，COCO 資料集被最先進的神經網路廣泛理解。它的多功能性和多用途場景變化最適合訓練計算機視覺模型並對其效能進行基準測試。在本文中，我們將更深入地探討 COCO 基礎知識，涵蓋以下內容：什麼是 COCO？通用物件在 […]
開發可擴充套件標註管道的 7 個關鍵注意事項
無論是用於醫學成像、自動駕駛、農業自動化還是機器人技術，擴充套件計算機視覺 (CV) 專案都很困難，需要大量的微觀管理、跟蹤和分析才能獲得最佳結果。通常以批次的形式對資料進行標註，因為在整個過程中需要大量的迭代。這些批次會經過多次修改以 […]
使用 Xailient AI 加速 Myriad 2 和 Myriad X
計算機視覺軟體需要硬體，而 Xailient 和矽製造商的聯合創新正在加速向邊緣 AI 的遷移。英特爾 Movidius™ 是 AI 硬體創新的領先者之一，正在改變計算機視覺和人工智慧 (AI) 的未來。他們為 AI 助手、無人機、機器人、攝像頭、虛擬 […]
如何使用 Roboflow 訓練和部署自定義模型到 OAK
在計算機視覺中，有許多通用的預訓練模型可用於部署到邊緣裝置（如 OpenCV AI 套件）。但是，當今計算機視覺部署的真正力量在於對您自己的資料進行自定義訓練，以應用於您自己的裝置上的自定義解決方案。為了訓練 […]
OpenVINO：將預處理和後處理合併到模型中
我們已經在之前的部落格文章中討論了將您的 DL 模型轉換為 OpenVINO 的幾種方法（PyTorch 和 TensorFlow）。現在讓我們嘗試一些更高階的內容。
在 OpenVINO 中執行 TensorFlow 模型推理
如何使用和部署 TensorFlow 訓練的模型以使用 OpenVINO 推理引擎執行
OpenVINO 模型最佳化
您是否正在尋找一種快速的方法來在英特爾平臺上執行神經網路推理？那麼 OpenVINO 工具包正是您需要的。它提供了大量的最佳化，可以在 CPU、VPU、整合顯示卡和 FPGA 上實現極快的推理速度。在上一篇文章中，我們學習瞭如何準備和執行 DNN 模型 […]
如何使用 OpenVINO 工具包加速深度學習推理
如今，許多基於神經網路的突破性解決方案每天都在開發，越來越多的人採用這種技術來解決諸如語音識別等問題。由於計算技術的最新進展以及在生產環境中使用神經網路的趨勢越來越強，因此人們非常關注如何 […]
在 OpenVINO 中執行 TensorFlow 模型推理
如何使用和部署 TensorFlow 訓練的模型以使用 OpenVINO 推理引擎執行
