openvion onnx

OpenVINO是英特尔提供的用于深度学习推断的开源工具包，它能够优化和加速基于卷积神经网络（CNN）的计算。同时，OpenVINO也支持ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的模型。ONNX是一种开放的格式，用于表示不同框架（如PyTorch、TensorFlow等）的神经网络模型，使用户可以无缝地在不同的深度学习框架之间进行模型转换和迁移。OpenVINO支持ONNX格式的模型，可以帮助用户在OpenVINO的环境中使用各种不同的深度学习框架训练的模型，而无需手动转换。这使得用户可以更加灵活地选择最适合其需求的深度学习框架，同时又能够充分利用OpenVINO的优化和加速功能，从而获得更高的推理性能。总之，OpenVINO对ONNX格式的模型的支持使得用户能够更加方便地利用不同框架的模型，并通过OpenVINO获得更高效的推理。

相关问题

支持openVION的硬件配置

OpenVINO支持多种硬件配置，包括：Intel CPU、Intel FPGA、Intel Movidius神经计算棒(NCS)、Intel Vision Accelerator Design with Intel Movidius VPUs (VAD-M)、Intel Vision Accelerator Design with Intel Arria 10 FPGA (VAD-F)等。

具体来说，支持的CPU架构包括Intel® Xeon® Scalable processors、Intel® Core™ processors、Intel® Atom® processors等；支持的FPGA包括Intel® Arria® 10 FPGA、Intel® Stratix® 10 FPGA等；支持的NCS包括NCS1、NCS2等；支持的VAD-M包括VAD-M with Myriad™ X VPU和VAD-M with Myriad™ 2 VPU；支持的VAD-F包括VAD-F with Arria® 10 GX FPGA和VAD-F with Arria® 10 SX FPGA。

总之，OpenVINO支持的硬件配置非常广泛，可以适应不同场景和需求。

树莓派4byolov5目标识别

根提供的引用内容，树莓派4byolov5目标识别的步骤可以分为以下几个部分：

1. 数据集准备：首先需要建立一个包含所需目标的数据集，并使用Labelimage软件进行标注。然后利用YOLOv5结构算法对数据集进行训练，得到YOLOv5s.pt鱼类目标模型。

2. 模型转换：训练得到的YOLOv5s.pt模型需要通过树莓派平台适配的学习工具OPENVION进行模型转换。将.pt模型转换为所需的IR模型，并在本地设备和树莓派平台中搭建相应的运行环境。

3. 树莓派平台部署：在部署前需要了解树莓派软硬件搭配条件，并配置相应模型的软件环境版本。配置成功后，进行项目测试，最终在树莓派平台完成模型的推理，实现目标实时检测的效果。

请注意，树莓派4的CPU限制条件可能会对推理速度产生影响。经过模型转换后的YOLOv5s的推理速度大约在0.89帧左右，相较于树莓派本身的0.35帧左右有所提升。