Open Visual Inference & Neural Network Optimization (OpenVINO) toolkit — это набор библиотек, средств оптимизации и информационных ресурсов для разработки софта, использующего машинное зрение и Deep Learning. Цель OpenVINO — упростить процесс создания систем компьютерного зрения, предоставляя программистам среду разработки и шаблоны, а также оптимизировать код этих продуктов, требующий больших вычислительных затрат, под разнообразные аппаратные платформы Intel.

За последний год мы в блоге опубликовали добрый десяток статей, посвященных OpenVINO, и останавливаться на этом не собираемся, поскольку считаем тему очень важной. Этот пост предназначен для начинающих пользователей OpenVINO; в нем приведены ссылки на экспресс-видеокурс, с помощью которого вы буквально за час-другой познакомитесь с азами OpenVINO и научитесь использовать его для различных нужд.

Учебный курс состоит из набора коротких серий продолжительностью в несколько минут, размещенных на платформе YouTube. Постепенно, от простого к сложному, описывается функционал OpenVINO, приводятся демо-примеры различного рода программного обеспечения, разбираются конкретные вопросы, стоящие отдельного внимания. На сегодняшний момент курс включает в себя 61 эпизод и продолжает пополняться: последняя по времени серия (посвященная демо-приложению на python для определения позы человека в 3D) выложена буквально неделю назад. Язык учебника — английский, с субтитрами.

Ниже приведены две первых серии, так сказать, на пробу. Надеемся, что курс Intel окажется для вас полезным.

Полный каталог эпизодов.


Комментарии (2)


  1. Teplo_Kota
    22.07.2021 10:20

    Как раз ухлопал больше месяца, вникая в эту штуку. Ещё не разу не завелось. Впечатления самые неприятные. Типичный китайский фреймворк с китайской документацией. В общих чертах всё описано, но до мелочей приходится догадываться. Текст переведён биороботом с китайского на английский. Документация и примеры не совпадают в мелочах. Если делать строго по документации - не работает. Куча однострочной документации по типу "сепулятор - объект для сепуления". А ещё вместо документации бывают прямо ссылки "смотрите, как у того китайца на гитхабе сделано", причём на гитхабе у китайца мастер не компилируется, и иди ищи какой коммит они имели ввиду.

    Короче, если б в ТЗ не был чётко прописан Myriad 2, я бы уже три раза сделал всё на Keras.


    1. FenixFly
      23.07.2021 02:23

      Если пишете на питоне, то я вот тут студентам в режиме туториала рассказываю как запустить и какой код что делает (правда немного гнусаво): https://vk.com/video-2139021_456239080.

      А в репозитории https://github.com/itlab-vision/CV-SUMMER-CAMP-2021 материалы текущей летней школы по компьютерному зрению, там много текстовых материалов.