OpenVINO Toolkit 2022.2.0版本发布，支持Ubuntu 20平台

资源摘要信息: "l_openvino_toolkit_ubuntu20_2***.*.*.***3.af16ea1d79a_x86_64.tgz" 这份文件是一份用于Ubuntu 20.04操作系统上的OpenVINO Toolkit的安装包压缩文件，版本为2***.*.*.***3，文件名中的"af16ea1d79a"标识了这个安装包的特定版本。OpenVINO（Open Visual Inference & Neural Network Optimization）是由英特尔开发的一套工具集和库，旨在加速计算机视觉和深度学习推理过程，使其能够在各种类型的英特尔硬件上运行，包括CPU、集成GPU、英特尔神经计算棒和英特尔视觉加速器。 OpenVINO Toolkit的主要特点和知识点可以按照以下模块进行概述： 1. **深度学习部署工具包(DLDT)**: DLDT模块提供了从深度学习框架（如TensorFlow、Caffe、MXNet和PyTorch）到英特尔硬件的高效模型部署工具。它支持模型优化和转换，使开发者能够在不同的硬件平台上运行深度学习模型，而无需修改原始代码。 2. **模型优化器**: 模型优化器是DLDT中的一部分，它的作用是将训练好的深度学习模型转换成用于推理的格式，并对模型进行优化。优化过程包括消除冗余层、融合相同类型的层、以及量化权重等技术，从而提升推理性能。 3. **推理引擎**: 推理引擎是运行优化模型的运行时库，它支持同步和异步推理，以及多个并发请求。推理引擎负责加载和执行优化模型，处理输入数据和产生推理结果。 4. **模型库**: OpenVINO提供了大量的预训练模型，包括分类、检测、分割等不同任务的模型，方便开发者直接使用或进行微调。 5. **开发工具和APIs**: OpenVINO提供了各种开发工具和APIs，比如OpenCV、OpenVINO的C++和Python API，帮助开发者更容易地集成和使用OpenVINO进行应用开发。 6. **异构计算**: OpenVINO支持在不同类型的英特尔硬件上实现高效的异构计算，包括CPU、GPU、VPU（如Intel Movidius Myriad X）、FPGA等，开发者可以根据需要选择合适的硬件以优化性能。 7. **跨平台支持**: OpenVINO支持多种操作系统平台，包括Linux（多种发行版）、Windows和macOS。 8. **软件开发工具包(SDK)**: OpenVINO提供了一套SDK，使得开发者能够轻松集成和部署深度学习模型到应用程序中，从而实现包括图像处理、视频分析等在内的各种智能视觉功能。 该文件是一个压缩包，下载后需要解压缩。解压后可以得到一个名为 "l_openvino_toolkit_ubuntu20_2***.*.*.***3.af16ea1d79a_x86_64" 的文件夹，这个文件夹包含了安装OpenVINO Toolkit所需的所有文件和脚本。 安装OpenVINO Toolkit通常包括以下步骤： - 验证系统兼容性：确保系统满足安装要求，包括支持的操作系统版本、安装的依赖项等。 - 下载安装包：从官方网站获取对应版本的OpenVINO Toolkit安装包。 - 解压缩文件：使用适当的工具解压下载的文件，获得安装文件夹。 - 执行安装脚本：在终端中运行解压后的安装脚本，跟随提示完成安装过程。 安装完成后，开发者可以通过OpenVINO提供的工具和APIs来开发和部署高性能的计算机视觉应用。