OpenVINO中模型优化器(Model Optimizer)支持tensorflow/Caffe模型转换为OpenVINO的中间层表示IR(intermediate representation)，从而实现对模型的压缩与优化...Tensorflow层支持 模型优化器对各种深度学习框架模型的支持并非是100%的，以tensorflow为例，只有下面这些层构建的模型才可以被模型优化器转换为中间层IR(.xml与.bin文件)，R5...注意：上述支持层构建的tensorflow模型才可以被转换成IR模型！...完整的从tensorflow模型到中间层IR转换步骤可以分为如下几步： 01 配置模型优化器依赖 主要是要安装tensorflow框架支持 pip install tensorflow // 如果已经安装可以跳过此步...03 使用模型优化器生成脚本生成IR文件 xml文件-描述网络拓扑结构 bin文件-包含权重参数的二进制文件 打开cmd命令行，首先到openvino安装好的模型优化器目录下 <INSTALL_DIR
模型优化器：OpenVINO模型优化器可以自动执行与设备无关的优化，例如将BatchNorm和Scale融合到卷积中，在Movidius SDK转换前需自行融合后再转换模型。...Movidius SDK提供三种工具来测试并转换模型，OpenVINO仅包含模型优化器mo.py用于转换IR中间过程文件（xml描述网络结构，bin包含权重和偏差二进制等数据），分析网络性能可以在运行程序的时候指定参数...配置模型优化器，可以一次为所有的框架配置也可以单独配置一个框架，仅在开发平台配置即可，目标平台无需配置 8....OpenVINO不支持darknet模型转换，因此首先需要将darknet模型转换为OpenVINO支持的模型，这里转换为caffe模型[10]，也可以转换为tensorflow模型[11]，当然也可以在...转换过程或多或少会有精度损失，因此转换完成后建议在caffe上重新测试精度，确定转换过程没有问题 完成caffe模型的转换，需要使用OpenVINO模型优化器将caffe模型转换为的OpenVINO中间过程
这种优化简化了内存使用并提高了计算效率，特别是在大规模神经网络应用中。...对整数的支持、变压器优化和 OpenCL 支持进展顺利。 代码清理进展：在清理ml、objdetect和C-API组件方面取得了重大进展，确保了代码质量和一致性。...Caffe 导入器删除：我们正在继续删除 Caffe 导入器和相关模型，简化代码库并专注于更高效、更现代的替代方案。 样本清理进度：我们在样本清理方面取得了进展，上周合并了一个 PR。...GoTurn 模型删除：GoTurn 模型已被删除，简化了模型库，并将资源集中在更具相关性和影响力的模型上。...ann-benchmark 框架的实验：我们已经使用 ann-benchmark 框架进行了实验。 创建分割示例：我们正在创建一个分割示例来展示高级分割技术，并为用户提供分割任务的实际示例。
OpenVINO介绍 ? OpenVINO是英特尔推出一套基于深度学习的计算机视觉加速优化框架，支持其它机器学习平台模型的压缩优化、加速计算等功能。...自发布以后就得到开发者的青睐，其强大的模型优化与压缩能力与加速计算引擎带来的速度提升让人十分惊喜，前面发布过一篇文章，详细介绍了OpenVINO的架构与其加速引擎(Inference Engine-IE...核心组件-模型优化器 模型优化器Model Optimizer，模型优化器支持的深度学习框架包括 -ONNX -TensorFlow -Caffe -MXNet 核心组件-推断引擎 推断引擎(Inference...这些模型库涵盖了很多视觉应用场景的通用模型，可以快速的搭建项目原型，得到效果，同时还支持把tensorflow/caffe等框架训练出来的模型通过模型优化器，优化处理成为二进制IR模型。...图像大小为1600x1200， i7 CPU笔记本上运行，这速度还用多说吗？
模型优化器：OpenVINO 提供了一个模型优化器，可从PyTorch,TensorFlow,TensorFlow Lite、Keras、ONNX,PaddlePaddle 和 Caffe 等流行的深度学习框架导入...、转换和优化模型。...易用性：工具包附带80 多本教程笔记本（包括YOLOv8 优化），教授工具包的不同方面。将模型导出为OpenVINO 格式时，会生成一个包含以下内容的目录：XML 文件：描述网络拓扑结构。...映射文件：保存原始模型输出张量到OpenVINO tensor 名称的映射。可以使用这些文件通过OpenVINO 推理引擎运行推理。...获得OpenVINO 文件后，就可以使用OpenVINO Runtime 运行模型。运行时为所有支持的英特尔硬件提供了统一的推理 API。它还提供跨英特尔硬件负载均衡和异步执行等高级功能。
OpenVINO介绍 ? OpenVINO是英特尔推出一套基于深度学习的计算机视觉加速优化框架，支持其它机器学习平台模型的压缩优化、加速计算等功能。...自发布以后就得到开发者的青睐，其强大的模型优化与压缩能力与加速计算引擎带来的速度提升让人十分惊喜，前面发布过一篇文章，详细介绍了OpenVINO的架构与其加速引擎(Inference Engine-IE...核心组件-模型优化器 模型优化器Model Optimizer，模型优化器支持的深度学习框架包括 -ONNX -TensorFlow -Caffe -MXNet 核心组件-推断引擎 推断引擎(Inference...这些模型库涵盖了很多视觉应用场景的通用模型，可以快速的搭建项目原型，得到效果，同时还支持把tensorflow/caffe等框架训练出来的模型通过模型优化器，优化处理成为二进制IR模型。...图像大小为1600x1200， i7 CPU笔记本上运行，这速度还用多说吗？ 觉得有用，请给个好看！
实际上， CPU也是完全可以胜任AI推理的。 在这套方案中，Kongsberg使用两个英特尔至强铂金8153处理器，每个处理器有16个内核。每个内核可处理两个线程，所以总共可并行处理64个模型。 ?...OpenVINO（开放式视觉推理和神经网络优化）是英特尔于2018年推出的深度学习优化与部署开源工具包，帮助开发者更方便地在英特尔硬件平台上部署AI模型。 ?...OpenVINO支持Caffe、TensorFlow、MXNet、ONNX等主流深度学习框架，而PyTorch、PaddlePaddle等支持转换为ONNX的框架也可以间接使用，覆盖了绝大多数AI开发者...当然，用TensorFlow开发自动驾驶轮船的Kongsberg也不例外。 OpenVINO将训练好的模型通过模型优化器转换为中间表示 (IR)文件（*.bin和*.xml）。...OpenVINO将训练后的模型针对英特尔硬件进行深度优化，再重新部署，而且这个过程中无需重新训练AI模型。
要做Int8量化首先需要将你需要部署的模型Caffe/Pytorch/Tensorflow转化为OpenVINO的IR中间模型。...使用此模式可以了解将模型转换为INT8精度的潜在性能提升，并得出有关运行标准模式例程的结论。 校验工具是一个导入了openvino.tools.calibration包的Python*命令行工具。...Caffe模型优化器的路径 --tf_custom_op_config_dir, --tf-custom-op-config-dir string Optional....Tensorflow模型优化器的路径 --tf_obj_detection_api_pipeline_config_path, --tf-obj-detection-api-pipeline-config-path...用于Tensorflow目标检测模型优化器的配置文件路径. --progress string Optional.
目前，ONNX主要关注在模型预测方面（inferring），将转换后的ONNX模型，转换成我们需要使用不同框架部署的类型，可以很容易的部署在兼容ONNX的运行环境中。...OpenVINO是一种可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度的工具套件，支持各种英特尔平台的硬件加速器上进行深度学习，并且允许直接异构执行。...OpenVINO在模型部署前，首先会对模型进行优化，模型优化器会对模型的拓扑结构进行优化，去掉不需要的层，对相同的运算进行融合、合并以加快运算效率，减少内存拷贝；FP16、INT8量化也可以在保证精度损失很小的前提下减小模型体积...借助 TensorRT，您可以优化在所有主要框架中训练的神经网络模型，精确校正低精度，并最终将模型部署到超大规模数据中心、嵌入式或汽车产品平台中。...一般的主流的训练框架如TensorFlow 和 Pytorch 都能转换成 TensorRT 可运行的模型。
优化原理Linear Operations Fusing(算子融合)图片Precision Calibration(精度校准)其实就是指模型INT8量化, 当然也可以使用inter 的NNCF进行其他模型压缩操作三...OpenVINO 常用工具介绍深度学习模型优化器 Deep Learning Model Optimizer- 一种跨平台命令行工具，用于导入模型并准备它们以使用推理引擎进行最佳执行。...模型优化器导入、转换和优化模型，这些模型在流行框架中训练过，例如 Caffe、TensorFlow、MXNet、Kaldi 和 ONNX*。...实验结论模型名称大小QPSorigin_model34231.60 KB88.93quantiztion model12384.25 KB105.58优化比率减少了63.8222%18.72%通过观察转换期间日志..., 发现由于模型结构比较简单紧凑, 特征也非常稀疏, 导致转换时可以被算子融合和量化的节点并不多, 故性能提升不是特别明显.
其中，模型优化器是线下模型转换，推理引擎是部署在设备上运行的AI负载。 因为OpenVINO还有针对自己CPU的架构，没有对FPGA部分过多介绍，所以一些细节会在下一个项目介绍。...AI Model Zoo 这个就是最流行框架 Pytorch、Tensorflow、Tensorflow 2 和 Caffe 的现成深度学习模型的集合，也就是我们可以简单及快速的进行AI模型的训练和优化...AI 优化器、AI 量化器、AI 编译器 AI 优化器功能简介 这三个作用就是将训练好的模型进行优化，其中AI 优化器是在牺牲很少的精度情况下降模型的复杂度；AI 量化器的作用其实和FPGA的结构有关（...FPGA无法处理浮点数据），AI 量化器就是将32 位浮点权值和激活量转换为 INT8 这样的定点数据。...AI 量化器功能简介 AI 编译器的作用就是将 AI 模型进行高级优化，主要包括指令集、数据流、层融合和指令排程等，并可尽量重复使用片上内存。
其中，模型优化器是线下模型转换，推理引擎是部署在设备上运行的AI负载。 因为OpenVINO还有针对自己CPU的架构，没有对FPGA部分过多介绍，所以一些细节会在下一个项目介绍。...AI Model Zoo 这个就是最流行框架 Pytorch、Tensorflow、Tensorflow 2 和 Caffe 的现成深度学习模型的集合，也就是我们可以简单及快速的进行AI模型的训练和优化...AI 优化器、AI 量化器、AI 编译器 AI 优化器功能简介 这三个作用就是将训练好的模型进行优化，其中AI 优化器是在牺牲很少的精度情况下降模型的复杂度；AI 量化器的作用其实和FPGA的结构有关...（FPGA无法处理浮点数据），AI 量化器就是将32 位浮点权值和激活量转换为 INT8 这样的定点数据。...AI 量化器功能简介 AI 编译器的作用就是将 AI 模型进行高级优化，主要包括指令集、数据流、层融合和指令排程等，并可尽量重复使用片上内存。
对外，我们的深度学习模块可能会调用TensorFlow的 C动态库，也可以调用OpenVINO的C动态库，也就是说需要提前在系统中安装TensorFlow或者OpenVINO的C库的.so文件、.h文件等等...如果考虑到系统中既没有TensorFlow也没有OpenVINO，我们可以选择转换到Native backend，即相应的代码实现都在FFmpeg代码树中，可以直接拿来用。...如果需要使用OpenVINO后端，其实OpenVINO可以支持多个不同格式，例如Tensorflow格式、通过中间转换的方式支持pyTorch格式，支持ONNX格式等等。...例如mo_tf.py脚本文件就可以将Tensorflow格式的模型文件转换为OpenVINO支持的格式，OpenVINO的模型文件有两个，分别是.xml和.bin文件，我们只需要将这两个模型文件放在同一个目录下即可...另外，从Filter的角度来讲，其实还有很多事情是可以做的。例如目前增加的Filter只是可以用来对图片进行处理，而没有实现分析的功能，例如检测和识别等这些都是下一步需要做的。
包含以下部分： 其中的几个环节备注如下： Dockerfile：是一个用来构建镜像的文本文件，文本内容包含了一条条构建镜像所需的指令和说明。因为在线服务器的环境，需要构建镜像来使用不同的框架。...IR转换：将.pb文件转换为openvino模型进行推理加速，内含 .xml、.bin 和 .mapping 文件。...在将算法工业化落地时需要加速和优化模型性能，OpenVINO是英特尔基于自身现有的硬件平台开发的一种可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，支持各种英特尔平台的硬件加速器上进行深度学习...转换就是将生成的权重 .pb 文件转换为 openvino 模型以完成推理加速。...极市开发者平台文档说明 中模型转换成OpenVINO格式>部分。
Model Optimizer的主要功能是模型的优化，包括转换一些现有成熟的AI框架下的模型成为中间格式，再通过推理引擎把模型部署到英特尔的各种设备之上。...最新的OpenVINO版本又引入了Nervana的N-Graph，可以说在模型的支持方面又有了新的突破。...除此之外，OpenVINO也可以用来开发许多与深度学习相关的工具，例如我们现在经常用到的是将精度FP32的模型转换成int-8，使得性能大大提升。...图中展示的是OpenVINO实际工作流程。首先，我们需要有一个训练好的模型，可能来自TensorFlow、Caffe或者mxnet等。...我们再来看看其中的一些参数，例如有参数用来指定检测模型的检测路径，还有一个参数被称为model_proc，主要用于告知模型前处理与后处理的一些基本信息，这是一个Json格式的script。
主要讲述如何把DrakNet框架下支持的YOLO系列模型通过OpenVINO模型优化器与推断引擎实现对YOLO网络模型的加速执行。...完整实现YOLO模型在OpenVINO上运行可以分为两个部分 模型转换 首先需要把YOLO网络模型通过模型优化器(MO)转为中间层输出IR(xml+bin)，这个过程不是很友好，原因在于openvino...本身不支持darknet网络，所以只有先把YOLOv3转换为tensorflow支持的PB文件，下载YOLOv3-tiny权重与配置文件 https://pjreddie.com/media/files...tensorflow模型然后再转为IR的工具下载地址如下： https://github.com/feng1sun/YOLO-OpenVINO 运行脚本 dump.py --class_names .....IE加速执行YOLOv3 转换好的模型是我们就可以通过SDK进行加载，生成网络，然后使用它实现基于YOLO的目标检测。
OpenVINO通过一系列的优化技术，如模型优化器、推理引擎等组件，对模型进行压缩、转换和加速处理，使得在不同的硬件设备上都能高效地运行深度学习推理任务，广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域...首先，C++能够直接访问计算机的底层硬件资源，如内存、CPU寄存器等，这使得它可以紧密配合OpenVINO对硬件进行精细的控制和优化，充分发挥硬件的性能潜力。...OpenVINO提供了模型优化器工具，可以将常见的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）训练的模型转换为OpenVINO支持的中间表示（IR）格式。...这个过程包括对模型结构和参数的优化，如去除冗余节点、量化模型等，以提高推理效率。转换后的模型可以在不同的英特尔硬件平台上通用，为后续的C++集成推理奠定基础。...应对策略是深入了解OpenVINO的模型转换规则和支持的层类型，对于不支持的自定义层，可以通过编写扩展插件或修改模型结构来解决。 另一个挑战是性能优化的复杂性。
训练扩展 OpenVINO提供了大量的预训练模型，对车牌、车辆检测SSD模型，车辆属性识别、车牌识别模型、人脸检测、表情识别等模型，都提供模型重新训练与部署的扩展通道，通过tensorflow object...行人、车辆、自行车检测 SSD 自定义对象检测器 车辆属性检测 安装与使用 OpenVINO训练扩展与模型转换安装步骤如下 1....其中以SSD Object Detection最值得关注，可以支持车牌、车辆、行人等检测模型自定义训练与导出使用。其训练过程与tensorflow对象检测框架中的SSD模型训练几乎很一致，毫无违和感！...这样就可以打通从模型训练到使用的加速链条，OpenVINO你果然值得拥有！看一下训练效果与图形显示 ? ?...然后就可以开始你自己的模型训练之旅，把训练好的模型转为为中间层IR文件，然后就可以使用IE模型进行加速了。
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