资料介绍
计算机视觉不仅仅是将图像或视频分解成组成的像素，还需要对这些像素进行理解，并理解它们所代表的内容。研究人员已经为现代计算机视觉开发了一些出色的神经网络和算法。随着计算能力越来越便宜，深度学习取得了巨大的发展。但是，数据驱动的深度学习和基于云计算的系统在实际场景中的边缘设备面临着一些严重的限制。既然我们无法将边缘设备带到数据中心，那么我们就用AI on the Edge将AI带到边缘设备。OpenVINO工具包是一个强大的工具，它可以促进高性能计算机视觉应用在边缘设备上的部署。它将现有的应用程序转换为硬件友好和推理优化的可部署运行时包，在边缘无缝运行。本文的目标是描述对现有计算机视觉应用所面临的问题的深入调查，并提出AI on the Edge与OpenVINO工具包作为这些问题的解决方案。我们重新定义了部署计算机视觉系统的工作流程，并为边缘应用的开发和部署提供了一种有效的方法。此外，我们还总结了未来AI on the Edge在安全和隐私方面可能的工作和应用。
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