OpenVINO toolkit 2018

Az OpenVINO eszközkészlet egy hatékony fejlesztői eszköz, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy könnyedén hozzanak létre többplatformos számítógépes látási megoldásokat. Ezzel az eszközkészlettel a fejlesztők mesterséges intelligencia modelleket építhetnek és taníthatnak a felhőben olyan népszerű keretrendszerek használatával, mint a TensorFlow, MXNet és Caffe. A betanítás után ezek a modellek a termékek széles skáláján alkalmazhatók.

Az OpenVINO eszközkészlet a konvolúciós neurális hálózatokon (CNN) alapul, amelyek egyfajta mélytanulási algoritmus, amely bizonyítottan rendkívül hatékony a képfelismerési feladatokban. Az eszközkészlet olyan függvénytárat és előre optimalizált kerneleket tartalmaz, amelyek lehetővé teszik a CNN-alapú mély tanulási következtetést a széleken. Ez azt jelenti, hogy a szoftver összetett képfelismerési feladatokat tud végrehajtani korlátozott feldolgozási teljesítményű eszközökön.

A CNN-alapú mély tanulási következtetés támogatása mellett az OpenVINO eszköztár optimalizált hívásokat is tartalmaz mind az OpenCV, mind az OpenVX számára. Ezek a könyvtárak további funkciókat biztosítanak a számítógépes látási alkalmazásokhoz, például az objektumészleléshez és -követéshez.

Az OpenVINO eszközkészlet egyik legfontosabb jellemzője, hogy támogatja a heterogén végrehajtást a számítógépes látásgyorsítók között. Ez azt jelenti, hogy a fejlesztők egy közös API-t használhatnak mesterségesintelligencia-modelljeik különböző hardverplatformokon történő üzembe helyezéséhez, beleértve a CPU-t, a GPU-t, az Intel Movidius Neural Compute Stick-et és az FPGA-t.

Az AI-modellek különböző hardverplatformokon történő üzembe helyezése különösen fontos a mai világban, ahol sok különböző típusú eszköz létezik, változó feldolgozási teljesítménnyel. Az összes eszközön ugyanazt az API-t használva a fejlesztők biztosíthatják, hogy alkalmazásaik zökkenőmentesen működjenek, függetlenül attól, hogy melyik eszközön futnak.

Az OpenVINO eszközkészlet használatának másik előnye a könnyű kezelhetőség. A szoftverhez átfogó dokumentáció és oktatóanyagok tartoznak, amelyek még a kezdő fejlesztők számára is megkönnyítik a gyors kezdést. Ezenkívül számos online forrás áll rendelkezésre, beleértve a fórumokat, ahol a felhasználók kérdéseket tehetnek fel, illetve tippeket és trükköket oszthatnak meg.

Összességében, ha egy hatékony fejlesztői eszközt keres többplatformos számítógépes látási megoldások létrehozásához, akkor ne keressen tovább az OpenVINO eszköztárnál! Az olyan népszerű keretrendszerek támogatásával, mint a TensorFlow és az MXNet, valamint az OpenCV és az OpenVX optimalizált hívásai, valamint heterogén végrehajtása több hardverplatformon – ez a szoftver mindent tartalmaz, amire szüksége van a legmodernebb AI-alkalmazások építésének megkezdéséhez még ma!