openvino推理的一般流程

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了openvino推理的一般流程。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

#include <openvino/openvino.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc,char** argv) 
{
	ov::Core core;
	vector<string> availableDevices = core.get_available_devices();
	//for (int i = 0; i < availableDevices.size(); i++)
	//{
	//	printf("%s\n",availableDevices[i].c_str());
	//}
	auto model = core.compile_model("yolov5s.xml","AUTO");
	auto request = model.create_infer_request();
	//输入图片
	ov::Tensor input_tensor = request.get_input_tensor();//若有多个则使用get_tensor("input_name1...2...3等")
	//put image data into tensor
	//推理
	request.infer();
	//输出
	ov::Tensor output_tensor = request.get_output_tensor();
	//后处理

	return 0;
}

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-790767.html

到了这里,关于openvino推理的一般流程的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 人工智能思维:大脑中的分析与推理

    人工智能(AI)是一种计算机科学的分支,旨在模仿人类的智能行为。人工智能思维是一种通过分析和推理来解决问题和做出决策的方法。这种思维方式在大脑中是由神经元和神经网络实现的。在这篇文章中,我们将探讨人工智能思维的背景、核心概念、算法原理、代码实例以及

    2024年02月22日
    浏览(46)
  • 人工智能_不确定性推理(5,证据理论 6,模糊推理方法 7,模糊控制)

    4.5 证据理论 证据理论(theory of evidence):又称D一S理论,是德普斯特(APDempster)首先提出,沙佛(GShafer)进一步发展起来的一种处理不确定性的理论 D-S证据推理针对的是6分不清”或“不知道”这样的不确定性; 1981年巴纳特(JABarnett)把该理论引入专家系统中,同年卡威(JGarvey)等人用它

    2024年02月03日
    浏览(44)
  • 人工智能基础 | Python实现 洗衣机模糊推理系统

    Pycharm + Anaconda3 已知一组污泥和油脂两个参数的 模糊集合 ,以及对应的洗涤时间推理的结果。 现再给出一组污泥和油脂的模糊集合,进行 模糊推理 ,推出洗涤时间的 模糊集合 。 最后进行 模糊决策 ,选择洗涤时间的档次,采用 最大隶属度 和 加权平均法 两种方法 “污泥

    2023年04月08日
    浏览(67)
  • 人工智能实践: 基于T-S 模型的模糊推理

    模糊推理是一种基于行为的仿生推理方法, 主要用来解决带有模糊现象的复杂推理问题。由于模糊现象的普遍存在, 模糊推理系统被广泛的应用。模糊推理系统主要由模糊化、模糊规则库、模糊推理方法以及去模糊化组成, 其基本流程如图1所示。 ■ 图1 模糊推理流程图 传统的

    2024年02月01日
    浏览(50)
  • 逆向推理与因果推断:人工智能在社交网络的应用

    社交网络已经成为我们现代生活中不可或缺的一部分,它们为我们提供了一种高效、实时的沟通和交流方式。然而,社交网络也面临着许多挑战,如信息过载、虚假信息、隐私泄露等。人工智能技术在这些方面发挥着重要作用,尤其是逆向推理和因果推断等算法。 在本文中,

    2024年02月21日
    浏览(47)
  • 【人工智能】— 逻辑Agent、一般逻辑、Entailment 蕴涵、命题逻辑、前向链接、反向链接、Resolution归结

    逻辑智能体:基于知识的智能体 知识和推理的重要性 部分可观察的环境 自然语言理解 基于知识的智能体的灵活性 知识库是一组用形式化语言表述的陈述句,其中包含有系统需要了解的信息。 在构建一个智能体时,通常采用“告诉”和“询问”的方式,即先将需要的知识加

    2024年02月08日
    浏览(45)
  • 【人工智能】实验二: 洗衣机模糊推理系统实验与基础知识

    理解模糊逻辑推理的原理及特点,熟练应用模糊推理。 设计洗衣机洗涤时间的模糊控制。 已知人的操作经验为: “污泥越多,油脂越多,洗涤时间越长”; “污泥适中,油脂适中,洗涤时间适中”; “污泥越少,油脂越少,洗涤时间越短”。 模糊控制规则如表1所示: x y z

    2024年02月03日
    浏览(89)
  • 云边协同与人工智能AI的深度融合(云端训练、边端推理)

    在面向物联网、大流量等场景下,为了满足更广连接、更低时延、更好控制等需求,云计算在向一种更加全局化的分布式节点组合形态进阶,边缘计算是其向边缘侧分布式拓展的新触角。 以物联网场景举例,设备产生大量数据,上传到云端进行处理,会对云端造成巨大压力,

    2024年02月02日
    浏览(57)
  • 【人工智能】结合代码通俗讲解 Transformer 推理性能优化技术:KV Cache

    目录 0. 引言 1. KV Cache是啥? 2. 背景 3. 原理 4. 实现细节 5. 总结 在解码器推理加速的时候,由于解码过程是一个token一个token的生成,如果每一次解码都从输入开始拼接好解码的token࿰

    2024年02月16日
    浏览(61)
  • POKT Network (POKT) :进军百亿美元市场规模的人工智能推理市场

    POKT Network(又称 Pocket Network)是一个去中心化的物理基础设施网络(DePIN),它能够协调并激励对任何开放数据源的访问,最初专注于向应用程序和服务提供商提供区块链数据。 自 2020 年主网上线以来,POKT Network (POKT) 已经通过分布在 22 个国家的成千上万个节点,为近 7000 亿

    2024年01月20日
    浏览(46)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包