介绍
openvino开发包可以帮助AI开发者快速开发模拟人类视觉的应用。基于卷积神经网络，该开发包通过Intel硬件扩展机器视觉的工作负载、优化模型的落地效果。目前该开发包包含深度学习开发包（DLDT）
功能列表
- 基于卷积神经网络（CNN）接口，赋予边缘计算深度学习的能力
- 支持异构执行。支持的平台有：Intel CPU、Intel集成显卡、Intel FPGA（Field Programmable Gate Array）、Intel Movidius^TM 神经计算棒、Intel神经计算棒2和基于Intel Movidius VPUs的Intel视觉加速卡
- 通过预先优化的核心和容易使用的视觉方法库加速机器视觉模型落地速度
- 支持加速调用现有的机器视觉标准库，如：openCV、openCL、openVX*
包含的组件
- 深度学习开发包（DLDT）
- 深度学习模型优化器：一个命令行的跨平台工具，它实现导入模型并为推理引擎优化运行做准备。功能有：导入、转化、优化用一些主流框架（caffe、TensorFlow、MXNet、kaldi和ONNX）训练的模型。
- 深度学习推理引擎：在多硬件上实现高性能推理的同一应用程序接口（API），支持的硬件有：Intel CPU、Intel集成显卡、Intel FPGA、Intel Movidius^TM 神经计算棒、Intel神经计算棒2和基于Intel Movidius VPUs的Intel视觉加速卡
- 实例：介绍如何在自己项目中集成推理引擎的简单控制台应用例子
- 工具：和模型协同实现功能的一些简单控制台工具
- 开源模型栈
- 例子：介绍如何在自己项目中集成推理引擎去解决现实应用问题的简单控制台应用例子
- 工具：下载模型和检测准确率的附加工具
- 预训练模型的说明文档：模型栈中预训练模型的说明书
- 为Intel硬件编译的OpenCV* 社区版
- OpenCL-2.1的驱动和运行时环境
- Intel 媒体软件开发包
- 在CPU、GPU、IPU等Intel硬件运行的OpenVX* 的优化版本实现
