最新的英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器（第二代）让我们能够在台式机、移动设备和边缘中实现大多数 AI 体验，将 AI 加速提升到新水平，在 AI 时代为边缘计算提供动力。英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器提供了一套全面的专为 AI 定制的集成计算引擎，包括 CPU、GPU 和 NPU，提供高达 99 总平台 TOPS。近期，YOLO系列模型发布了YOLOv12， 对 YOLO 框架进行了全面增强，特别注重集成注意力机制，同时又不牺牲 YOLO 模型所期望的实时处理能力，是 YOLO 系列的一次进化，突破了人工视觉的极限。本文中，我们将使用英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器AI PC设备，结合OpenVINO™ C# API 使用最新发布的OpenVINO™ 2025.0 部署YOLOv11 和 YOLOv12 目标检测模型，并在AIPC设备上，进行速度测试。 阅读全文
本文介绍了基于DeploySharp框架在.NET环境下部署PaddleOCR模型的解决方案。该框架通过统一接口封装了OpenVINO、TensorRT、ONNX Runtime等多种推理引擎，支持百毫秒级文字识别。文章详细解析了PaddleOCR三阶段工作流程（检测-分类-识别）及性能优化策略，阐述了DeploySharp"统一接口、灵活部署"的架构优势。演示程序支持多种推理后端，涵盖CPU/GPU不同硬件场景，提供模型加载、图片推理、性能测试等功能。通过该方案，开发者可根据实际硬件环 阅读全文
DeploySharp是一个专为C#开发者设计的跨平台模型部署框架，全面支持YOLOv26系列模型，包括目标检测、实例分割、姿态估计和旋转框检测。该框架提供多引擎支持(OpenVINO/ONNX Runtime/TensorRT)、两种图像处理库选择(ImageSharp/OpenCvSharp)以及跨平台运行时兼容性。通过模块化架构和NuGet包生态，开发者可以快速部署YOLOv26模型，实现从模型加载到推理执行的端到端解决方案。项目开源且支持多种硬件设备，为计算机视觉应用落地提供高效工具。 阅读全文
TensorRtSharp 3.0 是一个为 C# 开发者打造的 TensorRT 封装库，通过 NuGet 一键安装，提供完整的 GPU 推理加速功能。该库基于 TensorRT 10.x 开发，支持 CUDA 11/12，具备类型安全、自动资源管理等特性，显著提升 .NET 环境下的深度学习推理性能（速度提升 2-10 倍，显存降低 50%+）。安装简单，只需添加两个 NuGet 包，并通过环境变量配置原生库路径即可使用。推荐配置为 CUDA 11.6 + TensorRT 10.13.0.35，支持 阅读全文
NVIDIA ® TensorRT ™ 是一款用于高性能深度学习推理的 SDK，包含深度学习推理优化器和运行时，可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法，通过消除NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略，在保持高精度的同时显著降低了计算开销，为实时目标检测领域带来了新的突破。 在本文中，我们将演示如何使用NVIDIA TensorRT C++ API 部署YOLOv10目标检测模型，实现模型推理加速。 阅读全文
最近YOLO家族又添新成员：YOLOv10，YOLOv10 提出了一种一致的双任务方法，用于无nms训练的YOLOs，它同时带来了具有竞争力的性能和较低的推理延迟。此外，还介绍了整体效率-精度驱动的模型设计策略,从效率和精度两个角度对YOLOs的各个组成部分进行了全面优化，大大降低了计算开销，增强了性能。在本文中，我们将结合OpenVINO™ C# API 使用最新发布的OpenVINO™ 2024.1部署YOLOv10 目标检测模型 阅读全文
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