如何用 C++ 构建 OpenVINO™ 生成式 AI 应用
OpenVINO™ GenAI API 提供了一个原生的 C++ 接口，消除了对 Python 依赖的需求，使开发者可以用更高效的方式创建 AI 应用程序。下面是一个基于 Windows 操作系统的分步骤指南，手把手教你如何在 C++ 中构建 OpenVINO™ GenAI 应用程序。
实战精选 | 如何在一台Linux AI PC上高效运行OpenVINO™
OpenVINO™是英特尔推出的一款针对AI模型进行优化、推理加速以及快速部署的开源AI工具套件。针对配备了英特尔®酷睿™Ultra处理器的 AI PC ，可以帮助AI模型在CPU、GPU以及NPU上进行快速部署以及推理加速。
英特尔中国开源技术委员会成立一周年之际，英特尔开源成绩一览
激励本地开发者使用英特尔 AIPC 和软件工具包，在最新的客户谈计算平台上创建本地生成式人工智能(AIGC)应用程序，该大赛从 2023 年 12 月持续至 2024 年 5 月，在五个月的角逐后，来自个人赛道和企业赛道的 2120 支团队中，基有 30 支团队的优秀作品脱颖而出并晋级总决赛，这些作
Windows 上使用LabVIEW AI 工具包 for OpenVINO™部署YOLOv9实现实时目标检测
本文我们将结合之前开发的 LabVIEW AI 工具包for OpenVINO™工具包部署 YOLO9 模型实现实时目标检测。
介绍OpenVINO 2023.1: 在边缘端赋能生成式AI
随着 OpenVINO™ 2023.1 版本的发布，我们希望将生成式 AI 的强大功能引入常规台式机和笔记本电脑，让这些模型可以运行在在资源受限的本地环境中，，并被您尝试集成到自己的应用程序中。我们在整个产品中针对这些场景进行了优化，实现了一些关键功能，并为我们的下一步工作计划奠定了基础。
在英特尔AI开发板上用OpenVINO NNCF优化YOLOv7，2.15倍性能提升
在工程和学习中推荐使用NNCF等OpenVINO工具来优化模型，从而在不损失精度的前提下提高推理性能，更好的服务于场景使用。
口罩检测——模型转换(4)
口罩检测，paddlepaddle模型转换为OpenVINO模型。
【OpenVINO】OpenVINO 2022.1 安装教程(Windows)
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，用于快速开发应用程序和解决方案，以解决各种任务（包括人类视觉模拟、自动语音识别、自然语言处理和推荐系统等）。该工具套件基于最新一代的人工神经网络，包括卷积神经网络 (CNN)、递归网
基于OpenVINO在C++中部署YOLOv5-Seg实例分割模型
YOLOv5兼具速度和精度，工程化做的特别好，Git clone到本地即可在自己的数据集上实现目标检测任务的训练和推理，在产业界中应用广泛。开源社区对YOLOv5支持实例分割的呼声高涨，YOLOv5在v7.0中正式官宣支持实例分割。
【YOLOv5】LabVIEW+OpenVINO让你的YOLOv5在CPU上飞起来
LabVIEW+OpenVINO，加速推理YOLOv5模型，让你在CPU上也能感受丝滑的实时物体识别。
时隔一年，终于还是对 YOLOX 之 Openvino 出手啦
YOLOX 系列时隔一年，终于还是对 YOLOX 之 Openvino 出手啦，本博主核心内容YOLOX pytorch、onnx、Openvino 环境搭建pytorch2onnx 模型转换、推理onnx2Openvino 模型转换、推理YOLOX （pytorch）模型转onnx转Openv
英特尔OpenVINO工具套件快速构建一款AI应用之课程体验
英特尔OpenVINO工具套件快速构建一款AI应用之课程体验、笔记总结
