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【OpenCV】在Linux上使用OpenCvSharp
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.
Linux OpenCV
作者小头像 椒颜皮皮虾 2024-12-08 21:01:57
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TensorRT C# API 项目介绍：基于C#与TensorRT部署深度学习模型
NVIDIA® TensorRT™ 是一款用于高性能深度学习推理的 SDK，包括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。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。
API C# 深度学习 目标检测
作者小头像 椒颜皮皮虾 2024-12-08 20:45:12
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【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。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。
API C# 图像处理 深度学习 目标检测
作者小头像 椒颜皮皮虾 2024-12-08 20:37:42
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【OpenVINO™】使用OpenVINO™和PaddleOCR NuGet Package快速实现OCR文本识别
PP-OCR是PaddleOCR自研的实用的超轻量OCR系统，可以实现端到端的图像文本检测。基于此，封装了OpenVINO.CSharp.API.Extensions.PaddleOCR NuGet Package，方便开发者快速安装使用。在本文中，我们将结合OpenVINO.CSharp.API.Extensions.PaddleOCR NuGet Package向大家展示该程序集的使用方式。
API OCR 图像处理 深度学习
作者小头像 椒颜皮皮虾 2024-12-08 20:27:19
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【TensorRT】使用NVIDIA TensorRT C++部署YOLOv10实现GPU加速
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。
C++ TensorFlow 目标检测
作者小头像 椒颜皮皮虾 2024-12-08 20:21:07
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【 OpenVINO™】使用 OpenVINO™ C# API 部署 YOLOv10 目标检测模型
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。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
API C# 图像处理 深度学习 目标检测
作者小头像 椒颜皮皮虾 2024-12-08 20:16:56
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【OpenVINO™】使用 OpenVINO™C#API 部署Segment Anything Model实现任意目标分割
OpenVINO™ C# API 是一个 OpenVINO™ 的 .Net wrapper，应用最新的 OpenVINO™ 库开发，通过 OpenVINO™ C API 实现 .Net 对 OpenVINO™ Runtime 调用。在本文中，我们将演示如何在C#中使用OpenVINO™部署 Segment Anything Model 实现任意目标分割。
API C# 图像分割
作者小头像 椒颜皮皮虾 2024-12-08 20:08:24
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【OpenVINO™】使用OpenVINO™C++ 异步推理接口在Intel IGPU部署YOLOv8实现80+FPS视频推理
OpenVINO Runtime支持同步或异步模式下的推理。 本文章中，我们以YOLOv8模型为例，对比了OpenVINO分别使用同步推理接口以及异步推理接口的推理速度情况。其中同步推理一帧平均推理时间为43.02毫秒，而异步接口一帧平均推理时间仅为11.37毫秒，异步接口一秒钟平均可以实现87.98FPS的推理，是同步推理的3.78倍，速度快到飞起！！
C++ C/C++ yolo 深度学习 目标检测
作者小头像 椒颜皮皮虾 2024-12-08 20:01:29
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【OpenVINO™】使用OpenVINO C++部署YOLOv10实现异步推理在CPU上也能轻松实现50+FPS推理
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。
C++ yolo 深度学习 目标检测
作者小头像 椒颜皮皮虾 2024-12-06 20:48:17
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2024-12-06 20:48:17
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【OpenVINO™】使用 OpenVINO™ GenAI 部署大语言模型快速构建一个Chat实例
目前大语言模型十分火爆，相信不少开发者都想上手体验一番，但是对于我们这种技术有限的开发者，很难理清模型的推理过程以及输出输出处理，使得我们望尘莫及。那么现在随着OpenVINO™ 2024.2工具包的发布，他带来了最新的大语言模型部署工具OpenVINO.GenAI ，该工具包封装了目前一些常用的大语言模型部署流程，能够让我们对大语言模型刚入门的开发者也能够在自己电脑上跑起来。
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作者小头像 椒颜皮皮虾 2024-12-06 20:39:26
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