摘要：在之前的项目中，我们已经使用 OpenVINOCSharp API 部署 PaddleOCR 全系列模型，但随着PaddleOCRv4版本发布以及OpenVINO CSharp API版本迭代，上一版本的项目已经不再适用。因此在推出的最新项目中，已经完成了对PaddleOCRv4的匹配，并且采用了最新版本的 OpenVINO CSharp API，可以更快的实现在不同平台进行部署，减少使用者在使用时的步骤以及问题。 阅读全文

摘要：Ultralytics YOLOv8 基于深度学习和计算机视觉领域的尖端技术，在速度和准确性方面具有无与伦比的性能。其流线型设计使其适用于各种应用，并可轻松适应从边缘设备到云 API 等不同硬件平台。YOLOv8 OBB 模型是YOLOv8系列模型最新推出的任意方向的目标检测模型，可以检测任意方向的对象，大大提高了物体检测的精度。同时官方发布的模型已经支持 OpenVINO™ 部署工具加速模型推理，因此在该项目中，我们将结合之前开发的 OpenVINO™ C# API 部署YOLOv8 OBB 模型实现旋转物体对象检测。 阅读全文

摘要：YOLOv5 是革命性的 "单阶段"对象检测模型的第五次迭代，旨在实时提供高速、高精度的结果，是世界上最受欢迎的视觉人工智能模型，代表了Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究，融合了数千小时研发中积累的经验教训和最佳实践。同时官方发布的模型已经支持 OpenVINO™ 部署工具加速模型推理，因此在该项目中，我们将结合之前开发的 OpenVINO™ C# API 部署 YOLOv5 DET 模型实现物体对象检测。 阅读全文

摘要：基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台，提供了YOLO框架的主流系列模型，包括YOLOv8~v9，以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景，同时支持图像与视频检测。模型部署引擎使用的是OpenVINO™、TensorRT、ONNX runtime以及OpenCV DNN，支持CPU、IGPU以及GPU多种设备推理。 阅读全文

摘要：YOLO-World是一个融合了实时目标检测与增强现实（AR）技术的创新平台，旨在将现实世界与数字世界无缝对接。该平台以YOLO（You Only Look Once）算法为核心，实现了对视频中物体的快速准确识别，并通过AR技术将虚拟元素与真实场景相结合，为用户带来沉浸式的交互体验。在本文中，我们将结合OpenVINO™ C# API 使用最新发布的OpenVINO™ 2024.0部署 YOLO-World实现实时开放词汇对象检测： 阅读全文

摘要：Blazeface模型是Google推出的一款专为移动GPU推理量身定制的轻量级且性能卓越的人脸检测器，BlazeFace 在旗舰移动设备上以200-1000 + FPS的速度运行。 在本文中，我们将使用OpenVINO™ C# API 部署 Blazeface 实现人脸检测。 阅读全文

摘要：PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的优秀单级无锚模型，超越了各种流行的YOLO模型。PP-YOLOE有一系列型号，命名为s/m/l/x，通过宽度乘数和深度乘数进行配置。PP-YOLOE避免使用特殊的运算符，如可变形卷积或矩阵NMS，以便友好地部署在各种硬件上。 在本文中，我们将使用OpenVINO™ C# API 部署 PP-YOLOE实现物体检测。 阅读全文

摘要：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

摘要：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