Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit for Windows* | Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit | Intel® Software
Using Intel.com Search You can easily search the entire Intel.com site in several ways. Brand Name: Core i9 Document Number: 123456 Code Name: Emerald Rapids Special Operators: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice* Quick Links You can also try the quick links below to see results for most popular searches. Product Information Support Drivers & Software
An Interview With The Developers Of FFmpeg Written by Michael Larabel in Software on 11 March 2009 at 10:57 AM EDT. Page 1 of 3. 15 Comments. Earlier this week the FFmpeg project reached version 0.5, which was quite significant considering no new FFmpeg release was made available in years. This release contained a plethora of new encoders and decoders, support for VDPAU, a variety of bug-fixes, an
whisper.cppの進化が止まらない OpenAIのWhisperオープンソース公開は文字起こし界隈に衝撃を与えました whisper.cppは本家Whisperのリリース後早い段階で公開された派生物で、非GPU環境においてそれなりのメモリ消費量・速度で動作する特徴がありましたが、そのリリースから1年のうちに実はwhisper.cppはかなりのスピードで進化しており当時とはもはや別物になっています とくにApple Silicon Mac / macOS上での動作速度がこの1年間で大きく向上しました 現代のコンピューター上でTransformer系のような大規模計算をする場合、CPUによる汎用演算にとどまらず搭載された各種アクセラレータをいかに使い倒せるかが重要で、whisper.cppはその名前からCPU側へ偏った実装という印象を（なぜか）受けますが ArmのNEONやIntelのA
CPUかGPUか専用回路か - Qiita
以下の記事は,OpenVinoの登場などによって状況が変わりつつあるようです。最新の技術動向を自力で調査して、判断を行なってください。 NVIDIAのボードも、TensorRTを使う前提での評価を加えて比較して見てください。 特に、機械学習の入力をMIPIのCSIを使う前提で、CPUを介さずに検出結果を受け取る場合についての可能性も検討してみてください。 入力画像の処理からCPUが解放されることの意義は大きかったりします。 さらに、Ultra96ボードの登場によっても、FPGAボードでの開発がさらに加速されるでしょう。 FPGA実装について言えば、NNgenの可能性も選択肢に加わってきました。 NNgen の概要がわかる記事（高前田さんによる） NNgen と FPGA で作るニューラルネットワーク・アクセラレータ (1) NNgen と FPGA で作るニューラルネットワーク・アクセラレ
はじめに 本記事は以下の記事の内容を補足するものです。 AWS LambdaでStable Diffusionを動かす場合、「数GBもあるモデルをどこに格納するのか？」という課題があります。 当初はモデルを任意に変えられるようオリジナルである「stable_diffusion.openvino」から特に変更せず、パラメータでモデルを指定可能にしていたのですが、これだと以下の問題がありました。 モデルのダウンロードが都度発生する ダウンロードしたモデルを保存するためのエフェメラルストレージのサイズを増やす必要がある(モデルのサイズ分+α) これらはLambdaの特性に起因する問題で致し方ないのですが、どちらもコスト増につながるため、現在はモデルをDockerイメージに含めるようにしています(これはこれでDockerイメージの増大になり、別の問題が発生しますが…)。 そのためモデルを変更したい
Learn "Openpose" from scratch with MobileNetv2 + MS-COCO and deploy it to OpenVINO/TensorflowLite (Inference by OpenVINO/NCS2) Part.2 - Qiita
Learn "Openpose" from scratch with MobileNetv2 + MS-COCO and deploy it to OpenVINO/TensorflowLite (Inference by OpenVINO/NCS2) Part.2PythonRaspberryPiOpenPoseTensorflowLiteOpenVINO MobileNetV2-PoseEstimation Tensorflow-bin １．Introduction 前回記事 Learn "Openpose" from scratch with MobileNetv2 + MS-COCO and deploy it to OpenVINO/TensorflowLite Part.1 により、Openpose のトレーニング実施と OpenVINO / Tensorflow Lite モ
本番で、簡単に機械学習モデル運用ーTensorflow Servingの紹介 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは、次世代システム研究室のA.Zです。 機械学習モデルを作成した後、どうすれば本番で、簡単に誰でも利用できるかお悩みある方もいると思います。モデルを利用したい時、何かしらプログラムを実行し、そのあと結果を確認する時が多いと思います。また、外部システムと連携するときに、接続するためのコミュニケーションやテストなども以外と工数がかかります。 今回は機械学習モデルのサービング(serving)フレームワーク、Tensorflow Servingについて、簡単に紹介したいと思います。 はじめに Tensorflow(TF) Servingとは学習済の機械学習モデルサービングするためのフレームワークです。 TF ServingではREST APIとgRPCインターフェスが提供されているので、こちらのフレームワークを使えば、学習済モデルが簡単に他のシステムやだれでも利用できます。 名前がTen
Using Disk Compression With Btrfs To Enhance Performance - Phoronix
Using Disk Compression With Btrfs To Enhance Performance Written by Michael Larabel in Software on 28 August 2010 at 09:13 AM EDT. Page 1 of 4. 24 Comments. Earlier this month we delivered benchmarks comparing the ZFS, EXT4, and Btrfs file-systems from both solid-state drives and hard drives. The EXT4 file-system was the clear winner in terms of the overall disk performance while Btrfs came in sec
OpenVINOで各フレームワーク（ONNX、TensorFlow、TFLite、PaddlePaddle）の重みを読み込んで推論
ただし、PyTorchさん、あなたはダメです。直接読み込めません👻 今回のサンプルは、Google Colaboratory上でお試しします。 いつの間にか、Colaboratory上でのOpenVINOインストール・実行も簡単になってて、助かります。 個人的には、PaddlePaddleの重みを直接読み込めるのが良い感じです。 ノートブックは以下のリポジトリで公開しています。 試してみたい方は「Open in Colab」からノートブックを開いて、上から順に実行していってください。 以降は処理の簡単な説明です。 パッケージインストール OpenVINOのインストールです。 今回のサンプルを動かすだけであれば、pipインストール1行で済みます。
OpenJDK 8/11 vs. GraalVM 20 vs. Amazon Corretto JVM Benchmarks - Phoronix
OpenJDK 8/11 vs. GraalVM 20 vs. Amazon Corretto JVM Benchmarks Written by Michael Larabel in Software on 25 March 2020 at 02:00 PM EDT. Page 1 of 5. 32 Comments. Following last week's benchmarks of OpenJDK 8 through the newly-released OpenJDK 14 JVM benchmarks, some Phoronix readers expressed interest in seeing Java benchmarks with Oracle's GraalVM as well as Amazon's Corretto JVM implementations.
テクノロジー×エンタメでしかできない表現。インテルのAI｢OpenVINO｣を駆使したMVがカッコよ2021.06.23 18:005,649 ヤマダユウス型 AI＝産業利用だけじゃあない。 空気中を舞い上がる微粒子の振る舞いから、自動車の自動運転やゲームのCPU頭脳まで、ありとあらゆる場面で活躍しているAI。AIや人工知能といった言葉がニュースでも飛び交う現代は、ある意味もっともSFに近いかもしれませんね。 そんなAI、実はエンタメ制作においても活躍するシーンが増えてきています。デジタルクリエイター集団｢THINK AND SENSE（シンク アンド センス）｣が手がけたこちらのMVは、インテルの最新AIが使われているんです。 Video: CONDENSE / YouTube現実とエフェクトがバインバインと交差するアグレッシブな表現。シンプルにMVとしても引き込まれる世界観ですが、この
Intel.com サーチを使用 いくつかの方法で Intel.com のサイト全体を簡単に検索できます。 製品名: Core i9 文書番号: 123456 Code Name: Emerald Rapids 特別な演算子: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice*
【セキュリティ ニュース】Intel、多岐にわたるセキュリティアップデート - アドバイザリの確認を（1ページ目 / 全1ページ）：Security NEXT
Intelは、「Driver & Support Assistant」や「Intel IoT Developers Kit」をはじめ、「Intel Converged Security and Manageability Engine（CSME）」「Active Management Technology（AMT）」など、同社複数ソリューションについてセキュリティアドバイザリを公表した。 同社は各アドバイザリで影響を受ける製品について明らかにし、アップデートに関する情報を提供。サーバからデスクトップまで幅広く影響し、セキュリティ機関からも注意が呼びかけられている。 アドバイザリがリリースされたソリューションは以下のとおり。 Intel Distribution for Python 2018 for Windows Advisory Intel Centrino Wireless-N In
F2FS File-System Shows Hope, Runs Against Btrfs & EXT4 - Phoronix
F2FS File-System Shows Hope, Runs Against Btrfs & EXT4 Written by Michael Larabel in Software on 18 February 2013 at 12:06 PM EST. Page 1 of 5. 17 Comments. Being released soon is the Linux 3.8 kernel and one of its many new features is the introduction of the F2FS file-system. The "Flash-Friendly File-System" was developed by Samsung and is showing promise as a new Linux file-system designed arou
この記事はOpenCV Advent Calendar 2022の12月33日の記事です。 TL;DR OpenCV 4.7.0が12/29にリリースされました、ということで、そのご紹介。 はじめに 自己紹介 どこにでもいる画像処理エンジニアでした！2023年はどうなるか分かりません!! ChangeLogの場所 OpenCVのChangeLogは、wikiで管理されている。 この修正内容のサマリーをざっくりと読み解いていきたい。こんな対応を入れたんだ、へー、というレベルで。 個人的気になったポイント SPNGライブラリ対応！libpngから完全置き換えもあり？ Optimizationの「scalable vector instructions」対応とか、胸がわくわくしますね。そういえば、ARMにもあるんですよね…… https://community.arm.com/arm-commu
MobileNetV2のFPGAデモ
IdeinのSitnikov Evgeniiです。読み方：シトニコフ エフゲニー。 Ideinでは深層学習をFPGAで実装をやっています。 デモの目的MobileNetV2を試実装したい：速度と弱点を明確にしたい新しい設計方を試してみたい 設計とRTL SimulationをC言語で実施できるようにするVerilog言語では実装だけNeuralNetwork向け超速カメラインタフェース環境を開発したいNN向けのデバッギングとI/O環境を開発したい画像処理とNNのリアルタイム接続の経験を積みたいモデルTensorFlowのMobileNetV2を再学習なしで全体を16ビット整数量子化(9 bit Fractional Part)をかけたもの。 Fractional Part を8ビットではなく9ビットにした理由は，9 bitの場合に一番高いTop1精度が出ていたため元のfp32ビットの精度：
[Amazon SageMaker] 組み込みアルゴリズム(ImageClassification)で作成したモデルをOpenVINOツールキットで使用してみました | DevelopersIO
[Amazon SageMaker] 組み込みアルゴリズム(ImageClassification)で作成したモデルをOpenVINOツールキットで使用してみました 1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 OpenVINO ツールキットでは、モデルをIRと呼ばれる中間表現フォーマットにして利用します。そして、同ツールキットには、各種のフレームワークで作成したモデルを、IRに変換するツールが含まれています。 今回は、Amazon SageMaker（以下、SageMaker）の組み込みアルゴリズム（画像分類）で作成したモデルを変換して使用してみました。 IRは、以下の3種類が生成可能ですが、今回の試した作業は、FP16及びFP32となっています。 FP16 16ビット浮動小数点演算 (NCS) FP32 32ビット浮動小数点演算 (CPU) INT8 8ビット整数演算 2
![[Amazon SageMaker] 組み込みアルゴリズム(ImageClassification)で作成したモデルをOpenVINOツールキットで使用してみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/be008d04a8db62514ca43cd7765e62041ee423f3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Famazon-sagemaker.png)
Mastering All YOLO Models from YOLOv1 to YOLO-NAS: Papers Explained (2024)
What is YOLO? You Only Look Once (YOLO): Unified, Real-Time Object Detection is a single-stage object detection model published at CVPR 2016, by Joseph Redmon, famous for having low latency and high accuracy. The entire YOLO series of models is a collection of pioneering concepts that have shaped today’s object detection methods. YOLO Models have emerged as an industry de facto, achieving high det
はじめに 現在、カフェのシステムでは、機械学習を用いて、カメラを用いて動画を撮影し、商品の前にいる人物の骨格や手を検出することで、どのユーザがどの商品を取り出したかを判定しています。 今までは、骨格検出モデルを用いてエッジデバイスで動画を推論処理（撮影した画像から映っている人物の骨格の座標を検出する処理）を実行する、という構成で処理をしていました。今後、エッジ側のデバイスの費用を下げたり、骨格検出以外の処理を増やすことを考えているため、エッジデバイスからクラウドに動画を送信し、クラウド側で様々な処理を実行する、という構成を検討しています。 前回までの記事で、エッジデバイスでの動画処理（エンコード・送信）と、クラウド側の処理（動画の取り出し）について記載しました。 撮影した動画をリアルタイムにエンコードする方法【GStreamer】 【Kinesis Video Streams】Python
（妄想です）人物追跡と組み合わせて、ショッピングモールの「入り口」「２Fフロア」「３Fフロア」などで、同一人物を検出できるかも知れません。 1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 機械学習で画像から顔を検出する事が可能ですが、検出された顔が、フレーム間で一致できれば、色々応用がききそうです。 前回、人物検出と人物識別のモデルで人の追跡を試してみましたが、これと組み合わせることで、追跡や識別を強化できるかも知れません。 最初に、試した見た様子です。 動画は、Pixels Videosを利用させて頂きました。 2 しくみ 顔の識別は、２つのモデルを組み合わせることで動作しています。 顔検出モデル 顔識別モデル 顔検出モデルで、顔を検出しその画像を切り出します。 続いて、顔識別モデルで、部分画像の識別情報を生成し、インデックスを付けてデータベース化しています。 各フレームでは、顔画像を
関連キーワード ディープラーニング | 機械学習 深層学習（ディープラーニング）をはじめとする機械学習への期待が高まる中、リクルートグループはリクルートテクノロジーズのリーダーシップの下、これらの技術をいち早く活用してきた。 データ解析に関する先端的技術を自社のビジネスに適用するために、計画から実装、運用に至るまでどんなことに留意すべきなのか。リクルートテクノロジーズの石川信行氏（ITエンジニアリング本部データテクノロジーラボ部シニアマネジャー）に話を聞いた。 併せて読みたいお薦め記事 深層学習をビジネスに活用する Intelの新しいツールキット「OpenVINO」は深層学習のビジネス利用を促進する？ AmazonとMicrosoftが予想外の共同開発、深層学習「Gluon」と激突するのは？ ディープラーニング（深層学習）が人から奪う作業、人を超えない作業の違い 深層学習とは何か 深層学習
How Unity, Compiz, GNOME Shell & KWin Affect Performance - Phoronix
How Unity, Compiz, GNOME Shell & KWin Affect Performance Written by Michael Larabel in Software on 30 May 2011 at 01:00 AM EDT. Page 1 of 9. 31 Comments. Those that follow my Twitter feed know that over the weekend I began running some benchmarks of the various open-source and closed-source graphics drivers. But it was not like the usual Phoronix benchmarks simply comparing the driver performance.
Linux 3.16: Deadline I/O Scheduler Generally Leads With A SSD - Phoronix
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2019年11月28日10:02 AppleとNvidiaの関係、終焉へ カテゴリその他 1: 田杉山脈 ★ 2019/11/27(水) 02:42:34.10 ID:CAP_USER すっかりAMD派なAppleです Nvidia（エヌビディア）とApple（アップル）の長期的な関係の名残も、まもなく消え去ります。Nvidiaは今週月曜日にCUDAプラットフォームの次期アップデートのリリースノートを公開し、｢CUDAアプリケーションを開発・実行するためのCUDA 10.2（ツールキットとNVIDIAドライバ）は、macOSをサポートする最後のリリースです｣と明かしました。 つまり、将来のCUDAはApple製品をサポートせず、これによりハッキントッシュのコミュニティを含む多くのプロフェッショナルな業界が影響を受けることになります。 続きはソースで https://www.gizmodo.
Amazon Web Services ブログ re:Invent 2018 / 11月29日 アップデートのまとめ みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、プロダクトマーケティング エバンジェリストの亀田です。 今日はAndy Jassy のKeynoteでの多くの発表を中心として、多くの発表がありました。その纏めをお届けします。 Glacier Deep Archiveが発表されました。（Pre Announce） S3 Glacier ディープアーカイブは Amazon S3 の最も低コストのストレージクラスであり、定期的にアクセスされないデータの長期保存とデジタル保存をサポートします。保存されたすべてのオブジェクトは、地理的に分散した 3 つ以上のアベイラビリティーゾーンにレプリケートおよび保存され、99.999999999% の耐久性によって保護され、12 時
Does SELinux Slow Down Fedora 15? Written by Michael Larabel in Software on 4 June 2011 at 04:00 AM EDT. Page 1 of 4. 10 Comments. Earlier this week there were Fedora 15 vs. Ubuntu 11.04 benchmarks looking at the overall system performance as well as the power consumption. Both of these Linux distributions had performed close to one another, as is expected considering the similarities in their ker
GitHub - digantamisra98/Mish: Official Repository for "Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function" [BMVC 2020]
BMVC 2020 (Official Paper) Notes: (Click to expand) A considerably faster version based on CUDA can be found here - Mish CUDA (All credits to Thomas Brandon for the same) Memory Efficient Experimental version of Mish can be found here Faster variants for Mish and H-Mish by Yashas Samaga can be found here - ConvolutionBuildingBlocks Alternative (experimental improved) variant of H-Mish developed by
![GitHub - digantamisra98/Mish: Official Repository for "Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function" [BMVC 2020]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8ddf03c462fafcab596e3251ed269c0bb74e2c45/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Frepository-images.githubusercontent.com%2F185998708%2F3d144a80-e3b0-11e9-8d2a-6dcbd3d902cf)
Benchmarking Linux With The Retpoline Patches For Spectre - Phoronix
Benchmarking Linux With The Retpoline Patches For Spectre Written by Michael Larabel in Software on 8 January 2018 at 10:00 AM EST. Page 1 of 5. 57 Comments. While the Kernel Page Table Isolation (KPTI) patches were quick to land in the mainline Linux kernel for addressing the Meltdown CPU vulnerability, the "Retpoline" patches are still being worked on as the leading approach on the Linux side fo
The ~200 Line Linux Kernel Patch That Does Wonders Review - Phoronix
The ~200 Line Linux Kernel Patch That Does Wonders Written by Michael Larabel in Software on 16 November 2010 at 03:00 AM EST. Page 1 of 2. 224 Comments. In recent weeks and months there has been quite a bit of work towards improving the responsiveness of the Linux desktop with some very significant milestones building up recently and new patches continuing to come. This work is greatly improving
Amazon SageMaker の NVIDIA Triton Inference Server を使用して高速でスケーラブルな AI をデプロイする | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker の NVIDIA Triton Inference Server を使用して高速でスケーラブルな AI をデプロイする 機械学習 (ML) とディープラーニング (DL) は、医療診断における画像分類、チャットボットにおける会話型 AI、e コマースにおけるレコメンデーションシステムに至るまで、さまざまなコンピューティングの問題を解決するための効果的なツールになりつつあります。ただし、特定のレイテンシーまたは高スループットの要件を持つ ML モデルは、一般的なコンピューティングインフラストラクチャで大規模に実行するには莫大なコストがかかる可能性があります。企業や顧客が期待する厳しいスループット、スケール、レイテンシーでの推論を最小限のコストで実行するために、ML モデルは GPU などの推論アクセラレータを必
先日、OpenCV 4.0が正式リリースされました。リリースノートの内容を載せます。 OpenCV 4.0 * OpenCV is now C++11 library and requires C++11-compliant compiler. Minimum required CMake version has been raised to 3.5.1. * A lot of C API from OpenCV 1.x has been removed. * Persistence (storing and loading structured data to/from XML, YAML or JSON) in the core module has been completely reimplemented in C++ and lost the C API as well. * N
PIFuHDで、1枚の人物画像から高解像度3Dモデルを作る
1.はじめに 以前、1枚の人物画像から3Dモデルを作る PIFu という技術をご紹介しました。今回ご紹介するのは、その高解像度版である PIFuHDという技術です。 ＊この論文は、2020.4に提出されました。 2.PIFuHDとは？ 下記に、PIFuHD のフレームワークを示します。PIFuHD は、上段の低解像度な PIFu モジュールに下段の高解像度な Fine PIFu モジュールを加えたものです。 下段のモジュールについて説明します。まず、Input から Image-to-image translation（pix2pixHDを使用）によって Front/back normal（人物の前後）を高精度に推定します。これによって、PIFuでは前後の推定を低解像度で行っていたことや、また後ろの推定も１つのモジュールで行うことによる学習の複雑さが解消されます。 次に、Front/bac
GitHub - NervanaSystems/ngraph: nGraph has moved to OpenVINO
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Install OpenVINO™ Runtime for Raspbian OS — OpenVINO™ documentation
Note These steps apply to Raspbian OS (the official OS for Raspberry Pi boards). These steps have been validated with Raspberry Pi 3. There is also an open-source version of OpenVINO™ that can be compiled for arch64 (see build instructions).
LLVM Clang vs. GCC Compiler Benchmarks On FreeBSD 11.0 - Phoronix
LLVM Clang vs. GCC Compiler Benchmarks On FreeBSD 11.0 Written by Michael Larabel in Software on 27 August 2016 at 11:30 AM EDT. Page 1 of 4. 16 Comments. For those interested in C/C++ compiler performance, for some fun numbers to dive into this weekend are LLVM Clang vs. GCC benchmarks atop FreeBSD 11.0 RC1 AMD64 on an Intel Xeon Haswell system. FreeBSD 11.0 continues to ship the LLVM Clang compi
こんちには。 データアナリティクス事業本部機械学習チームの中村です。 YOLOv7の論文が2022-07-06にarXivに公開されたようですね🎉🎉🎉 ソースコードもGitHubで公開されています。 せっかくなので今回は、以下の記事で紹介した自作データのトレーニングを、YOLOv7を使ってやってみたいと思います。 YOLOv7の概要 YOLOv7は、YOLOv4、Scaled-YOLOv4, YOLORと同じグループが開発した最新の物体検出処理です。 MS COCOデータセットでは既存手法を大きく上回る結果と報告されています。 ざっと見たところポイントは以下となっています。 concatenateモデルのアーキテクチャを進化させたELANおよびE-ELANを使用 concatenateモデルはDenseNetやCSPVoVNetなどのようにaddの代わりにconcatするモデルのこと
Benchmarking The Linux Mitigated Performance For Retbleed: It's Painful - Phoronix
Benchmarking The Linux Mitigated Performance For Retbleed: It's Painful Written by Michael Larabel in Software on 13 July 2022 at 02:30 PM EDT. Page 1 of 7. 74 Comments. Yesterday Retbleed was made public as a new speculative execution attack exploiting return instructions. While the "good" news is Retbleed only impacts prior generations of AMD and Intel processors, the bad news is the mitigated p
Linux 4.14 File-System Benchmarks: Btrfs, EXT4, F2FS, XFS - Phoronix
Linux 4.14 File-System Benchmarks: Btrfs, EXT4, F2FS, XFS Written by Michael Larabel in Software on 18 November 2017 at 01:00 PM EST. Page 1 of 3. 17 Comments. Our latest Linux file-system benchmarking is looking at the performance of the mainline Btrfs, EXT4, F2FS, and XFS file-systems on the Linux 4.14 kernel compared to 4.13 and 4.12. In looking to see how the file-system/disk performance has c
Benchmarking ZFS On FreeBSD vs. EXT4 & Btrfs On Linux - Phoronix
Benchmarking ZFS On FreeBSD vs. EXT4 & Btrfs On Linux Written by Michael Larabel in Software on 27 July 2010 at 07:00 AM EDT. Page 1 of 4. 237 Comments. ZFS is often looked upon as an advanced, superior file-system and one of the strong points of the Solaris/OpenSolaris platform while most feel that only recently has Linux been able to catch-up on the file-system front with EXT4 and the still-expe
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学生がたった1カ月半で画像生成AIアプリを構築!? インテル「OpenVINO」によるソフト開発の最前線／「インテル AI Summit Japan」学生コンテスト授賞式レポート【特集・集中企画】
An Interview With The Developers Of FFmpeg - Phoronix
whisper.cppがいつのまにかmacOS用文字起こしの決定版になっていた
Waifu DiffusionをAWS Lambdaで動かしたい - Qiita
テクノロジー×エンタメでしかできない表現。インテルのAI｢OpenVINO｣を駆使したMVがカッコよ
OpenVINO™ ツールキット | ソフトウェア開発 | Intel Japan
OpenCV 4.7.0のChangeLogを読み解く - Qiita
機械学習のモデルを変換する（PyTorchからTensorFlow Lite） | DevelopersIO
Face Re-Identificationで顔を追跡してみました | DevelopersIO
リクルート流 深層学習でビジネス成果を得るための方法論 (1/2)
AppleとNvidiaの関係、終焉へ : PCパーツまとめ
re:Invent 2018 / 11月29日 アップデートのまとめ | Amazon Web Services
Does SELinux Slow Down Fedora 15? - Phoronix
OpenCV 4.0のQRコード検出、G-APIを試す – Rest Term
YOLOv7を使って自作データセットで物体検出してみた | DevelopersIO