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PP-OCRv2 Python OpenVINO部署代码

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简介：
简介：本项目提供PP-OCRv2模型在Python环境下的OpenVINO部署代码，实现高效的文字检测与识别性能优化。 1. pp-ocrv2 openvino部署代码 2. 包含检测、方向分类、文本识别代码 3. 包括示例图片 4. 检测模型为DBNet，文本识别模型为CRNN+CTC 5. 包含PaddleOCR官方提供的导出后静态图模型 6. 无需额外安装包，直接使用即可运行

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  • PP-OCRv2 Python OpenVINO部署代码
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    简介：本项目提供PP-OCRv2模型在Python环境下的OpenVINO部署代码，实现高效的文字检测与识别性能优化。 1. pp-ocrv2 openvino部署代码 2. 包含检测、方向分类、文本识别代码 3. 包括示例图片 4. 检测模型为DBNet，文本识别模型为CRNN+CTC 5. 包含PaddleOCR官方提供的导出后静态图模型 6. 无需额外安装包，直接使用即可运行
     
  • C#使用OpenVINO部署PP-TinyPose人体姿态识别代码
    优质
    本项目利用C#编程语言结合Intel OpenVINO工具套件，高效实现PP-TinyPose模型的人体姿态识别功能，并提供详细的部署指导和示例代码。 【测试环境】 - Visual Studio 2019 - .NET Framework 4.7.2 或者 .NET Framework 4.8 - OpenCvSharp 4.8.0 无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行。
     
  • Yolov8的OpenVINO和TensorRT量化部署
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    本文章介绍了如何将流行的YOLOv8模型在OpenVINO和TensorRT平台上进行量化部署的技术细节与实践方法。 本段落涉及的内容包括C++和Python的所有源代码、模型文件、用于推理的图片和视频资源文件。这些材料与一篇发表在博客上的文章相关联。
     
  • 使用OpenVINO C++异步推理接口部署YOLOv8的代码
    优质
    本项目提供了一个详细的教程和示例代码，展示如何利用OpenVINO的C++异步推理接口高效地部署YOLOv8模型，适用于需要高性能目标检测应用的开发者。 OpenVINO Runtime支持同步或异步模式下的推理操作。使用Async API的一个主要优点是，在设备忙于进行推理计算期间，应用程序可以并行执行其他任务（例如填充输入数据或调度其它请求），而无需等待当前的推理过程完成。 在本视频中，我们通过对比YOLOv8模型采用同步和异步API时的表现情况来展示OpenVINO的不同性能。具体来看，在使用同步推理接口的情况下，一帧图像平均需要43.02毫秒的时间；而在利用异步接口进行操作时，则只需11.37毫秒完成相同任务。这意味着在一秒内可以实现87.98FPS的推理速度，是同步模式下的约3.78倍，明显更快。
     
  • 使用OpenVINO CSharp异步推理接口部署YOLOv8的代码
    优质
    本项目提供了一个详细的教程和示例代码，展示如何利用OpenVINO的C#异步API高效地在Windows环境中部署和运行YOLOv8模型进行目标检测。 OpenVINO Runtime支持同步或异步模式下的推理操作。使用Async API的一个主要优点是，在设备忙于进行推理任务期间，应用程序可以并行执行其他工作（例如填充输入数据或调度其他请求），而无需等待当前的推理过程完成。当采用异步API时，第二个请求的数据传输与第一个推理的过程同时发生，这样就能避免硬件闲置的情况出现。在下面的代码示例中，我们将展示如何使用OpenVINO的异步接口，在C#环境中部署YOLOv8模型，并实现视频中的快速推理操作。这里会演示同步模式下每一帧图像的处理过程。
     
  • C# WinForm中使用OpenVINO部署Yolov8实例分割模型的源代码
    优质
    本项目提供在C# WinForm环境中利用OpenVINO高效运行Yolov8实例分割模型的完整源代码。展示了如何集成先进的人工智能技术于桌面应用开发之中，适用于计算机视觉相关领域的开发者参考学习。 测试环境为VS2019，使用.NET Framework 4.8版本，并集成了OpenCvSharp 4.8.0与OpenVinoSharp库。无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行项目。 视频演示地址可以在B站找到相关链接进行观看。
     
  • Yolov5_Cpp_OpenVINO: 使用C++实现Yolov5并利用OpenVINO部署 - 源码
    优质
    本项目使用C++实现了流行的YOLOv5目标检测模型，并通过OpenVINO工具套件进行高效部署，适用于资源受限的设备。包含了完整的源代码。 本段落介绍了一种使用C++实现并通过OpenVINO部署Yolov5的方法，在2020年9月结束的极市开发者榜单中的后厨老鼠识别赛题中取得了第四名的成绩。同年12月，注意到Yolov5有了一些变化，因此重新测试了该方法并进行了整理，希望能给需要的朋友提供一些参考，并帮助节省踩坑的时间。 在编辑本段落时是2020年12月3日，官方最新的版本为v3.1，在v3.0的版本中官网声明如下：Au 模型训练步骤： 1. 首先获取Yolov5工程 ``` git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git ``` 2021年2月27日，注意到Yolov5更新了4.0版本的发布。请注意该仓库在新版本中不能直接使用，请切换到v3.1对应的版本下进行操作。如果有兼容4.0版本的新实现方案欢迎贡献代码。 需要特别注意的是，在采用此方法时请确保使用的yolov5源码为合适的稳定版，以避免不必要的问题和错误。
     
  • 在OpenVINO 2022中部署Yolov5 v6.1模型示例
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    本教程详细介绍如何使用Intel的OpenVINO工具套件将YOLOv5版本6.1的深度学习模型高效转换并部署，适用于计算机视觉任务。 使用OpenVINO 2022.1.0、openvino-dev 2022.1.0 和 openvino-telemetry 2022.1.1 部署最新版的YOLOv5 v6.1 模型。同时，需要安装 torch 1.8.1 和 torchvision 0.9.1。
     
  • C# WinForm中使用OpenVINO部署Yolov8-Pose姿态估计算法的源代码
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    本项目提供了一套在Windows环境下利用C#和WinForms框架集成OpenVINO工具包，实现YOLOv8-Pose姿态估计模型高效部署的完整源代码。 【测试环境】 - 开发工具：Visual Studio 2019 - .NET框架版本：4.8 - OpenCvSharp库版本：4.8.0 - 使用OpenVinoSharp，无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行 请参考相关博客和视频演示以获取更多信息。