*實際案例操作:SSD對象檢測接下來就用一個實際的例子來說明如何操作DL Workbench。1.數據集預處理 如果手上沒有現成的數據集可供測試,可以參考官網[6]的說明下載需要的公開數據集及標注檔(Annotations)。這里以COCO 2014數據集舉例說明。點選網頁[6]上Download COCO Dataset下的[2014 Val images](約6.2G Byte)和[2014 Train/Val annotations](約241M Byt
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OpenVINO 圖形化接口工具 DL Workbench
*DL Workbench工作流程在開始實際操作前,先大致說明一下整個DL Workbench的工作流程,方便后面理解實際操作項目,如Fig.3所示。Fig.3 DL Workbench工作流程圖。(OmniXRI Mar.2021整理制作)1.安裝(Install):前面已經介紹過,除了可直接一步一步安裝在計算機上,也可支持使用Docker映像方式安裝DL Workbench。另外OpenVINO也支持以Dev-Could方式安裝,方便沒有采購硬件的人,先利用Intel提供的云端測試平臺來選擇合適的硬件
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OpenVINO DL Workbench 圖形化接口工具
看過或玩過「神奇寶貝(寶可夢)」的朋友都知道,訓練家們要根據怪獸的屬性(火系、草系、電系等)給予適當的培訓,再挑選合適的對象及不斷的對戰磨煉才能有好的戰斗表現。同樣地,AI模型訓練師也是如此,依據不同的應用場景(圖像分類、對象檢測、圖像分割等),挑選適合在指定的硬件(CPU,GPU,VPU,FPGA等)上推理的模型,并反復調整合適的超參數,如此才能有好的成果。由于這樣的調參工作需要耗費大量的時間及精力才能完成,傳統上只靠一堆數字報表來分析調整方向,所以非常仰賴專業工程師的能力才能完成。因此Intel Op
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