最新的英特爾? 酷睿? Ultra 處理器（第二代）讓我們能夠在臺式機、移動設備和邊緣中實現大多數 AI 體驗，將 AI 加速提升到新水平，在 AI 時代為邊緣計算提供動力。英特爾? 酷睿? Ultra 處理器提供了一套全面的專為 AI 定制的集成計算引擎，包括 CPU、GPU 和 NPU，提供高達 99 總平臺 TOPS。近期，YOLO系列模型發布了YOLOv12， 對 YOLO 框架進行了全面增強，特別注重集成注意力機制，同時又不犧牲 YOLO 模型所期望的實時處理能力，是 YOLO 系列的一次進化，突破了人工視覺的極限。本文中，我們將使用英特爾? 酷睿? Ultra 處理器AI PC設備，結合OpenVINO? C# API 使用最新發布的OpenVINO? 2025.0 部署YOLOv11 和 YOLOv12 目標檢測模型，并在AIPC設備上，進行速度測試。 閱讀全文
NVIDIA ? TensorRT ? 是一款用于高性能深度學習推理的 SDK，包含深度學習推理優化器和運行時，可為推理應用程序提供低延遲和高吞吐量。YOLOv10是清華大學研究人員近期提出的一種實時目標檢測方法，通過消除NMS、優化模型架構和引入創新模塊等策略，在保持高精度的同時顯著降低了計算開銷，為實時目標檢測領域帶來了新的突破。 在本文中，我們將演示如何使用NVIDIA TensorRT C++ API 部署YOLOv10目標檢測模型，實現模型推理加速。 閱讀全文
最近YOLO家族又添新成員：YOLOv10，YOLOv10 提出了一種一致的雙任務方法，用于無nms訓練的YOLOs，它同時帶來了具有競爭力的性能和較低的推理延遲。此外，還介紹了整體效率-精度驅動的模型設計策略,從效率和精度兩個角度對YOLOs的各個組成部分進行了全面優化，大大降低了計算開銷，增強了性能。在本文中，我們將結合OpenVINO? C# API 使用最新發布的OpenVINO? 2024.1部署YOLOv10 目標檢測模型 閱讀全文
Blazeface模型是Google推出的一款專為移動GPU推理量身定制的輕量級且性能卓越的人臉檢測器，BlazeFace 在旗艦移動設備上以200-1000 + FPS的速度運行。 在本文中，我們將使用OpenVINO? C# API 部署 Blazeface 實現人臉檢測。 閱讀全文
YOLO-World是一個融合了實時目標檢測與增強現實（AR）技術的創新平臺，旨在將現實世界與數字世界無縫對接。該平臺以YOLO（You Only Look Once）算法為核心，實現了對視頻中物體的快速準確識別，并通過AR技術將虛擬元素與真實場景相結合，為用戶帶來沉浸式的交互體驗。在本文中，我們將結合OpenVINO? C# API 使用最新發布的OpenVINO? 2024.0部署 YOLO-World實現實時開放詞匯對象檢測： 閱讀全文
基于.NET Framework 4.8 開發的深度學習模型部署測試平臺，提供了YOLO框架的主流系列模型，包括YOLOv8~v9，以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等應用場景，同時支持圖像與視頻檢測。模型部署引擎使用的是OpenVINO?、TensorRT、ONNX runtime以及OpenCV DNN，支持CPU、IGPU以及GPU多種設備推理。 閱讀全文
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