ラズパイ4も対応しているCPU超高速Stable diffusionのFastSDCPUで爆速生成AI。標準4分/枚がOpenVINOでわずか18秒/枚。お金をかけずに爆速化最高。オススメ
Kapper@Linuxガジェヲタ＆異世界小説家＆電子工作大好き @kapper1224 CPUでStable diffusionが３分ちょっとかかるので、ラズパイ4も対応しているFastSDCPUを入れたら50秒になったw OpenVINOとか入っているらしい。AMDのCPUだけどw ターミナル画面左側が普通のSD、右側がFastSDCPU これだけ速度差があるとありがたい github.com/rupeshs/fastsd… pic.twitter.com/zflPRbldt4 2024-01-20 21:08:00
Intel製CPUでも画像生成AI「Stable Diffusion」を動かせる「stable_diffusion.openvino」が登場、誰でもダウンロード可能に - GIGAZINE
入力したテキストに合わせて自動でまるでホンモノの写真のようなクオリティの高い画像を生成することができる人工知能(AI)が「Stable Diffusion」です。そんなStable DiffusionはCreative ML OpenRAIL-Mライセンスの下でリリースされており商用利用も可能ですが、ローカル環境で利用するにはNVIDIA製GPUを搭載した端末が必要となっています。そんなStable Diffusionを、多くのWindows搭載PCが採用しているIntel製CPUで実行できるようにした「stable_diffusion.openvino」が登場しました。 GitHub - bes-dev/stable_diffusion.openvino https://github.com/bes-dev/stable_diffusion.openvino 「Stable Diffus
GIMPで画像生成AIを使えるようにしてNPUでの処理も可能にするOpenVINOプラグイン「OpenVINO AI Plugins for GIMP」レビュー
Intel製CPU搭載を搭載したPCでGPUなしでもStable Diffusionを用いた画像生成を可能にするGIMP用プラグイン「OpenVINO AI Plugins for GIMP」がGitHubに公開されています。特徴的なのは、AIの演算処理に特化したプロセッサ「NPU」に対応しており、NPUを使った画像生成が可能だという点。ちょうどNPUを搭載したXPS 13とXPS 14をDellから借りていたので、導入から実際に使うところまでをまとめてみました。 GitHub - intel/openvino-ai-plugins-gimp: GIMP AI plugins with OpenVINO Backend https://github.com/intel/openvino-ai-plugins-gimp/tree/main ◆目次 1：導入方法 2：使い方 ◆1：導入方法 使
PyTorchのモデルを別形式に変換する方法いろいろ（TorchScript, ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, Tensorflow, TFLite） - Qiita
PyTorchのモデルを別形式に変換する方法いろいろ（TorchScript, ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, Tensorflow, TFLite）機械学習DeepLearningPyTorchONNXTensorRT はじめに 本記事ではtorchvisionのresnet50を題材にPyTorchのモデルを様々な形式に変換する方法を紹介します。たくさんの種類を紹介する都合上、それぞれの細かい詰まりどころなどには触れずに基本的な流れについて記載します。また、変換後のモデルが正常に動作するかなどの確認も行いません。紹介する変換は以下の7パターンです。まさに7変化ですね！ TorchScript ONNX TensorRT CoreML OpenVINO Tensorflow TFLite 基本環境 Ubuntu 18.04.3 PyTorch1.6
Raspberry Pi4にIntel Neural Compute Stick 2(NCS2)を挿してエッジで機械学習の推論をする環境を整える #RaspberryPi #OpenVINO #NCS2 | DevelopersIO
せーのでございます。 今回は機械学習のモデルをラズパイ4上でも動かすためにIntelのNeural Compute Stick 2(NCS2)を用意したので、環境を整えてみたいと思います。 NCS2とは NCS2とはいわゆるアクセラレーター（接続したコンピュータの性能を上げるデバイス）で、NCS2はIntelが機械学習の推論性能を上げることに特化して作成したスティック型の外付けデバイスです。 見た目にトランスフォーマー感があって、非常にワクワクします。 ラズパイのCPUだけでは機械学習の推論をさせるには少し物足りないので、このNCS2を取り付けます。 まだ自己責任 といってもNCS2を挿したらすぐに使えるのか、と言うとそういうわけではなく、専用のツールキットをインストールする必要があります。Raspbean OS用のツールキットはまだベータの段階で、Intelのオープンソーステクノロジーセ
OpenVINO をはじめて利用する方向けの、基礎的な説明です。 RaspberryPi と Movidius（後ほど説明）を使って、実際にOpenVINO 深層学習を試します。 RaspberryPiのセットアップや深層学習は、多少知識があることを前提としています。 OpenVINO 概要 「OpenVINOツールキット」の略。 解説サイトはこちら製品概要: OpenVINO™ ツールキットですが、なんだか難しい気がするので簡単に解説すると。 様々なインテル製のアーキテクチャ（≒処理装置）上で、効率的にディープラーニングやAIを動作させることができる 無償のソフトウェア Tensorflow,Caffeなどで作成したモデルをモデル・オプティマイザーというツールで変換・効率化して使うため、作成済のモデルをエッジデバイスで活用できる／開発が容易 Movidius 概要 Movidius NC
PyTorch, ONNX, Caffe, OpenVINO (NCHW) のモデルをTensorflow / TensorflowLite (NHWC) へお手軽に変換する - Qiita
PyTorch, ONNX, Caffe, OpenVINO (NCHW) のモデルをTensorflow / TensorflowLite (NHWC) へお手軽に変換するDeepLearningCaffeTensorFlowPyTorchONNX 日本語 English 1. はじめに いつも左中間を狙うようなプチニッチなふざけた記事ばかりを量産しています。 この記事の手順を実施すると、 最終的に PyTorch製 高精度Semantic Segmentation の U^2-Net を TensorFlow Lite へ変換することができます。 下図のような感じです。 TensorFlow めちゃくちゃ扱いにくいです。 日々公開される最新のとても面白いモデルは軒並みPyTorch実装ですし、なんでTensorFlowで実装してくれないんだ！！ と、常日頃思っています。 論文のベンチマ
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
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【備忘録】PyTorchのモデルをonnx形式を経由してOpenVINO用に変換する | DevelopersIO
せーのでございます。 コンピュータビジョンを使う際にIntelのOpenVINOというツールキットは足回りを整備してくれていて、非常に使いやすく生産性のあがるものです。システムをIntel系のチップが載ったマシンで動かす場合は必須といっても良いでしょう。 このOpenVINOを使って自作のモデルを動かしたい時にはOpenVINO用の形式にモデルを最適化（optimize）します。 TensorFlowやCaffeなどのフレームワークは直接OpenVINOのオプティマイザーに突っ込んであげれば変換されるのですが、 ChainerやPyTorchで作ったモデルは一旦ONNXと呼ばれるフレームワーク共通のフォーマットに変換してあげて、それをOpenVINOに取り込むことになります。 今回は備忘録の意味も含めましてその手順をご紹介いたします。 今回は画像を骨格検知するために学習したモデルをOpen
GitHub - PINTO0309/PINTO_model_zoo: A repository for storing models that have been inter-converted between various frameworks. Supported frameworks are TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite (Float32/16/INT8), EdgeTPU, CoreML.
Made with contrib.rocks. A repository for storing models that have been inter-converted between various frameworks. Supported frameworks are TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite (Float32/16/INT8), EdgeTPU, CoreML. TensorFlow Lite, OpenVINO, CoreML, TensorFlow.js, TF-TRT, MediaPipe, ONNX [.tflite, .h5, .pb, saved_model, tfjs, tftrt, mlmodel, .xml/.bin, .onnx] I have been
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OpenVINO™で始めるディープラーニング
2019/11/27 update OpenVINO™で始めるディープラーニング どうも、ディープなクラゲです。 今回から「OpenVINO™ でゼロから学ぶディープラーニング推論」シリーズを掲載してゆきます！ このシリーズは、ディープラーニング概要、OpenVINO™ツールキット、Neural Compute Stick、RaspberryPiの使い方、Pythonプログラミングをゼロから徹底的に学び、成果としてディープラーニング推論アプリケーションが理解して作れるようになることを目指します。 今回は、どのような環境が必要なのか？ ディープラーニングとは？ OpenVINO™ツールキットとは？ について説明します！ 【 目次 】 何が出来るようになるのか？ 必要な機器について 必要なスキルについて ディープラーニングの種類と用途 CNN画像認識技術 学習フェーズと推論フェーズ AIの正体
RaspberryPi3とOpenVINOでマルチモデル+マルチNCS2の顔検出＋感情検出プログラム作成 (inspired by kodamapさん) OpenVINO-EmotionRecognition １．はじめに 2019.03.05 マルチスティックによるブーストに正式対応しました。 NCS2 x2 で 30FPS オーバーです。 先週、ドバイのスタートアップ企業のエンジニアから、突然メールでプログラム作成の依頼を受けました。 OpenVINOで高速なエモーション検出を行いたい、ということのようです。 そのエンジニアは、 @kodamapさん の実装に感銘を受けた、とおっしゃっていました。 だったら、なんで kodamapさん じゃなくて私に依頼してきたんだろ？ と、意味不明です。 kodamap さんの実装は正直すごいです。 顔検出系のロジックがFlaskで全網羅されていて、
R4の新機能 インテルのブログによるとＲ４では、以下の機能が追加されました。 1.新規ハードウェアのサポート - Intel®Arria 10 FPGAのサポート - Neural Compute Stick (Intel® NCS) 2のサポート 2.ディープラーニングの強化 - Advanced Vector Extensions 512（インテル®AVX-512）命令のサポート - R-FCN、Yolo V3、OpenPoseなどTensorFlowで人気があるトポロジーの、インテルプラットフォームでの実行を支援 - 学習済みモデルとして、顔のランドマーク検出、人体の姿勢推定、画像の超解像度化を追加 OpenVINOとは インテルのインテルによるインテルのためのAI推論SDKです。インテル以外のハードウェアはサポートしません。画像系の推論（CNN：畳み込みニューラルネットワーク）を得
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Intelは米国時間5月16日、「OpenVINO」（Open Visual Inference & Neural network Optimization）を発表した。OpenVINOは、エッジにおける視覚アプリケーションでコンピュータビジョンやディープラーニング（DL）推論を容易に実現するためのツールキットだ。 同ツールキットを使うことにより、開発者はクラウド上で（「TensorFlow」や「Apache MXNet」「Caffe」といった一般的なフレームワークを用いて）AIモデルを構築、訓練し、さまざまな製品に配備できるようになる。OpenVINOは、グラフィックス機能を統合した同社のCPUや、FPGA（Field Program
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます インテルは9月11日、IoT（モノのインターネット）に関する事業戦略説明会を開き、動画像データからディープラーニング（深層学習）解析による推論を容易に得られるようにするためのツールキット「OpenVINO（Open Visual Inference ＆ Neural network Optimization）」の無償提供を開始したと発表した。 OpenVINOは、エッジなどの分散型コンピューティング環境において開発者が各種の人工知能（AI）技術のフレームワークを活用しながら、AIモデルの構築や学習などが行える。IntelのCPUやFPGA（Field Programmable Gate Array）、視覚処理ユニットの「Movidius
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OpenVINO × Neural Compute Stick 2 × Raspberry Piで画像認識 | パソコン工房 NEXMAG
IntelのAIツール用ソフトウェア開発キット「OpenVINO」と、同じくIntelのスティック型デバイス「Neural Compute Stick2」と一緒に用いることで、Raspberry Piでも画像認識系の推論処理を高速化することができます。 今回はNeural Compute Stick2をRaspberry Pi3に接続し、OpenVINOを用いて動画上に映った人の顔を認識させてみたいと思います。 Open VINOとは OpenVINO(Open Visual Inference & Neural Network Optimization)はIntelから発表されたAIツール用ソフトウェア開発キット（SDK）です。名前のとおり機能としては画像系の推論（Visual Inference）に特化しており、様々なフォーマットの学習済みモデルに対応し、SDKにも学習済みモデルが含ま
Tensorflowで学習したモデルをC++/OpenVINOで高速に推論するチュートリアル - Qiita
はじめに OpenVINOはIntelが提供しているディープラーニングの推論エンジンライブラリです。 OpenVINOを使うことでTensorflowやPytorchで学習したモデルをロードし、高速に推論を実行することができます。 Tensorflowで推論を実行するよりも、数倍の実行時間短縮の効果を得られます。 さすがIntelというところでしょうか、OpenVINOのドキュメントは公式に丁寧にまとめられており、 https://docs.openvinotoolkit.org/latest/index.html また公式のフォーラムも活発なので、 https://community.intel.com/t5/Intel-Distribution-of-OpenVINO/bd-p/distribution-openvino-toolkit OpenVINOを利用するには特に困らないのです
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
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
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
OpenVINO™ ツールキットの概要 OpenVINO™ ツールキットは、シンプルなコード記述で動作するため、AI の導入や保守を簡素化することができます。インテルの CPU や GPU、VPU、FPGA などの各種デバイスで共通したコードを使用でき、優れた推論エンジンにより AI アプリケーションのパフォーマンスをそれぞれのデバイスに最適化して展開可能です。最適化された事前学習済みモデルを提供する Open Model Zoo (OMZ) や TensorFlow、PyTorch、Caffe* などの一般的なフレームワークを使用してトレーニングしたモデルを変換し、最適化する Model Optimizer を使用できます。 最新バージョンの概要はこちら 詳しくはこちら インテル® AI PC Garden ～ AI が未来を創る～ インテルは、AI PC を先導する新しいコミュニティー
[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
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).
GitHub - NervanaSystems/ngraph: nGraph has moved to OpenVINO
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GitHub - intel/openvino-ai-plugins-gimp: GIMP AI plugins with OpenVINO Backend
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RaspberryPi と Movidius ではじめる OpenVINO 深層学習入門 - Qiita
GitHub - bes-dev/stable_diffusion.openvino
無料で使えるインテル社のAI導入ツール 業種を問わない万能さで注目のOpenVINOツールキットに迫る | Ledge.ai
RaspberryPi3とOpenVINOでマルチモデル+マルチNCS2の顔検出＋感情検出プログラム作成 (inspired by kodamapさん) - Qiita
AIを始めよう！OpenVINOのインストールからデモの実行まで［R4対応］ - Qiita
インテル、エッジにコンピュータビジョンをもたらす「OpenVINO」ツールキット発表
インテル、深層学習ツールキット「OpenVINO」の提供を開始
PythonやOpenVINOの基礎を学べるコンテンツが無料に AI初心者でも理解できる | Ledge.ai
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】
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
インテルの各種プロセッサを生かして推論アプリケーションの開発を手軽に始められる「OpenVINO」 ～Intelがなぜデータセンターで強いのか? その包括的な製品群を徹底解剖![Sponsored]
![インテルの各種プロセッサを生かして推論アプリケーションの開発を手軽に始められる「OpenVINO」 ～Intelがなぜデータセンターで強いのか? その包括的な製品群を徹底解剖![Sponsored]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7a52438d1504d40252fb06192c78c907ed83bfab/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fpc.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fpcw%2Flist%2F1353%2F849%2F006.jpg)