OpenVINO无代码对象检测API在Windows和Linux平台的应用

资源摘要信息:"BMW-IntelOpenVINO-Inference-API是一个存储库，其目的是提供一个无需编写代码即可实现对象检测推理的API，它利用了OpenVINO（Open Visual Inference & Neural Network Optimization）工具套件。OpenVINO是一个由英特尔提供的开源工具套件，专门用于优化和加速机器视觉和深度学习推断部署。 OpenVINO推理API支持在不同的机器学习框架（如Caffe、TensorFlow等）中训练的模型。通过这个API，用户能够将训练好的模型转换为中间表示（IR）格式，以便在支持OpenVINO的环境中进行高效执行。值得注意的是，IR格式包括了用于推理的优化模型以及预先处理和后处理操作的指令。 该API支持的操作系统包括Windows和Linux，使得开发者能够轻松地在不同的平台上部署和测试其视觉应用。 为了使用该API，开发者需要满足以下先决条件： 1. 支持的操作系统：Ubuntu 18.04或Windows 10专业版/企业版。 2. 需要安装Docker容器化平台。Docker是一种流行的容器化技术，用于开发、交付和运行应用程序。开发者可以通过命令`docker --version`检查是否已安装Docker-ce版本。 关于如何安装Docker，该存储库中应包含安装Docker的详细指导，供开发者参考。 该存储库还被打上了多个标签，反映了其中涉及的技术栈和功能点： - docker：指明了该存储库中包含与Docker相关的使用说明。 - cpu：暗示了模型推理可以通过CPU来执行，这在没有专门GPU加速硬件的情况下尤为重要。 - computer-vision：强调了该API在计算机视觉领域的应用。 - neural-network：表明了使用了神经网络技术进行模型推理。 - rest-api：暗示该推理API可能通过RESTful API形式提供服务。 - inference：明确了这是一个推断（推理）相关的API。 - resnet：可能指代在推理过程中使用了ResNet架构的预训练模型。 - deeplearning：指明了深度学习是该API的一个重要组成部分。 - object-detection：强调了该API专注于对象检测任务。 - inference-engine：指明了使用了推断引擎（Inference Engine）。 - detection-api：可能指代了专门用于对象检测的API接口。 - detection-algorithm：指明了涉及对象检测算法。 - nocode：表明用户无需编写代码即可使用API。 - openvino-toolkit：指明了使用了OpenVINO工具套件。 - openvino-model-zoo：可能指代了使用OpenVINO的模型动物园（Model Zoo），它提供了一系列预训练的深度学习模型。 - RESTAPIPython：可能指的是该API提供的RESTful服务能够用Python进行调用和交互。 综上所述，BMW-IntelOpenVINO-Inference-API存储库提供了一个将深度学习模型快速部署为服务的平台，使得开发者能够在没有深入编程知识的情况下实现对象检测功能，极大地降低了机器视觉应用的开发门槛。"