Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit, bilgisayar görüşü geliştirme dünyasını kasırga gibi etkileyen devrim niteliğinde bir yazılım araç setidir. Bu ücretsiz ve açık kaynaklı bir çözüm, geliştiricilerin bilgisayar görüşü geliştirmelerini hızlandırmalarına olanak sağlar ve endüstride en çok aranan araçlardan biri haline getirir. Bu araç seti, geliştiricilerin yüksek performans optimizasyonu, popüler çerçevelerle sorunsuz entegrasyon ve derin öğrenme modellerinin birden fazla cihazda kolayca dağıtımı konusunda yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Gelişmiş özellikleri sayesinde, bu araç seti, perakende sağlık hizmetlerine ve daha fazlasına kadar birçok uygulama için uçta çözümler inşa etmede önemli bir rol oynamıştır. Ayrıca, Intel® OpenVINO™ Dağıtımı aracılığıyla kullanarak geliştiriciler, uygulamalarının pazara sunulma süresini kısaltabilir, verimliliği artırabilir ve genel performansı iyileştirebilirler. Bu makalede, Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit'in çeşitli özelliklerini ve faydalarını ve nasıl geliştiricilerin bilgisayar görüşü geliştirmelerini bir üst seviyeye taşıyabileceğini keşfedeceğiz.
Intel® Distribution Of OpenVINO™ Toolkit, bilgisayar görüşü geliştirmesini hızlandıran ücretsiz bir yazılım araç setidir.
Intel® Distribution Of OpenVINO™ Toolkit, geliştiricilere Intel® donanımlarında daha hızlı ve daha verimli çalışan bilgisayar görüşü uygulamaları oluşturma konusunda yardımcı olur.
Intel® Distribution Of OpenVINO™ Toolkit, derin öğrenme modellerini Intel® işlemcilerde çalıştırılabilir bir şekilde optimize ederek Intel® donanımıyla kullanmak için dönüştürür.
Intel® Distribution Of OpenVINO™ Toolkit kullanmanın faydaları arasında daha hızlı geliştirme süreleri, daha iyi performans ve artan verimlilik bulunmaktadır.
Evet, Intel® Distribution Of OpenVINO™ Toolkit ücretsiz bir yazılım araç setidir.
Intel® Distribution Of OpenVINO™ Toolkit, C++, Python ve Java dahil olmak üzere birçok popüler programlama dilini desteklemektedir.
Hayır, Intel® Distribution Of OpenVINO™ Toolkit herhangi bir Intel® işlemci tabanlı sistemiyle kullanılabilir.
Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit, çoğunlukla çıkarım için tasarlanmış olsa da, belirli durumlarda eğitim için de kullanılabilir.
Intel® Distribution Of OpenVINO™ Toolkit, nesne tanıma, yüz tespiti ve daha fazlası dahil olmak üzere geniş bir yelpazede bilgisayar görüşü uygulamalarının geliştirilmesinde kullanılabilir.
Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit'ini Intel® web sitesinden indirebilirsiniz.
| Rakip | Açıklama | Fark |
|---|---|---|
| TensorFlow | Veri akışı ve farklılaşabilir programlama için açık kaynaklı yazılım kütüphanesi. | TensorFlow, Intel® OpenVINO™ Dağıtımı'na göre önemli ölçüde daha fazla eğitim verisi ve hesaplama kaynakları gerektirir. |
| PyTorch | Torch kütüphanesine dayanan açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesi. | PyTorch, Intel® OpenVINO™ Dağıtımı'na göre deneyler için daha kolay kullanılır, ancak üretim kullanımı için daha fazla optimizasyon gerekebilir. |
| Caffe2 | Facebook tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesi. | Caffe2, Intel® OpenVINO™ Dağıtımı'na göre mobil dağıtım için daha iyi destek sağlar, ancak bilgisayar görüşü için optimize edilmemiş olabilir. |
| MXNet | Derin sinir ağlarını eğitmek ve dağıtmak için kullanılan açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesi. | MXNet, Intel® OpenVINO™ Dağıtımı'na göre dağıtık eğitim ve dağıtım için iyi destek sağlar, ancak acemiler için kullanımı Intel® OpenVINO™ Dağıtımı kadar kolay olmayabilir. |
| Keras | Python'da yazılmış açık kaynaklı bir yapay sinir ağı kütüphanesi. | Keras, Intel® OpenVINO™ Dağıtımı'na göre daha basit bir API'ye sahiptir ve kullanımı daha kolaydır, ancak bilgisayar görüşü görevleri için Intel® OpenVINO™ Dağıtımı kadar optimize edilmemiş olabilir. |
Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit, geliştiricilerin bilgisayarla görme (computer vision) alanında geliştirme sürecini hızlandırmak için tasarlanmış kapsamlı bir yazılım takımıdır. Bu takım sayesinde geliştiriciler, nesne tanıma, yüz tanıma, görüntü segmentasyonu gibi çeşitli bilgisayarla görme görevlerini kolaylıkla gerçekleştirebilen uygulamalar oluşturabilirler.
Bu takımın temel özelliklerinden biri, CPU'lar, GPU'lar ve FPG'ler gibi geniş bir donanım platformuyla çalışabilme yeteneğidir. Bu, geliştiricilerin uygulamaları için en iyi donanım platformunu seçebilmelerini ve yine de aynı takımı kullanarak bunu geliştirebilmelerini sağlar. Bu, geliştirme sürecini çok daha verimli ve maliyet etkin hale getirir.
Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit, aynı zamanda Intel® işlemciler için yüksek derecede optimize edilmiştir. Bu, bu takımı kullanarak geliştirilen uygulamaların, diğer donanım platformlarına kıyasla Intel® donanımında daha hızlı ve daha verimli çalışacağı anlamına gelir. Bu özellik, özellikle otonom araçlar, gözetim sistemleri ve endüstriyel otomasyon sistemleri gibi gerçek zamanlı veya neredeyse gerçek zamanlı performans gerektiren uygulamalar için önemlidir.
Bu takımın diğer bir önemli özelliği ise kullanım kolaylığıdır. Bu takım, geliştiricilerin hızla uygulamalarını oluşturabilmeleri için kullanabilecekleri ön eğitimli modellerle birlikte gelir. Bu modeller büyük veri kümelerinde eğitilmiştir ve yüksek doğrulukları vardır, bu da geliştiricilerin kendi modellerini eğitmek için çok fazla zaman harcamadan projelerine hızla başlamalarını sağlar.
Bu özelliklerin yanı sıra, Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit aynı zamanda geliştiricilere uygulamalarını geliştirmek için kullanabilecekleri çeşitli araçlar ve kütüphaneler sunar. Bu araçlar ve kütüphaneler arasında bilgisayarla görme işlevleri sağlayan OpenCV kütüphanesi ve makine öğrenme görevlerinde kullanılan TensorFlow kütüphanesi bulunur.
Genel olarak, Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit, bilgisayarla görme geliştirme sürecini hızlandırmak isteyen geliştiriciler için mükemmel bir seçenektir. Küçük bir hobi projesi üzerinde çalışıyor olsanız bile veya büyük ölçekli endüstriyel bir uygulama üzerinde çalışıyor olsanız bile, bu takımda başlamak için ihtiyacınız olan her şeyi bulabilirsiniz.
Topluluk için bir inceleme bırakın
Paylaş
Tweet
