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OpenVINO部署onnx模型(C++)
本文介绍了将PyTorch模型转换为ONNX格式并部署到OpenVINO框架的完整流程。首先使用PyTorch将模型导出为ONNX格式,支持动态维度输入输出;然后通过OpenVINO工具将ONNX模型转换为IR格式(xml和bin文件);最后展示了在OpenVINO环境下加载IR模型进行视频推理的C++实现,包括模型编译、推理请求创建和结果可视化。整个过程实现了从深度学习模型到实际应用的部署,并展

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docker命令出现permission denied的解决方法
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