极市直播43期| 如何利用开源OpenVINO™工具集加速深度学习推理

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| 极市线上分享第43期 |

前段时间，计算机视觉顶会CVPR 2019 公布了接收结果，极市也对此做了相关报道，目前官方只公布了接收论文ID列表，极市已汇总目前公开的所有paper及code：https://github.com/extreme-assistant/cvpr2019

为让大家更好地了解这些优秀的论文和工作，极市计划做CVPR2019的专题直播分享会，邀请CVPR2019的论文作者进行线上直播，分享他们优秀的团队工作和技术干货，也欢迎各位小伙伴自荐或推荐优秀的CVPR论文作者到极市进行技术分享~

本次分享，极市邀请了英特尔（中国）资深视觉应用工程师周兆靖，为我们分享：如何利用开源OpenVINO™工具集加速深度学习推理，欢迎各位小伙伴参与直播，与嘉宾互动交流~

活动信息

主题：如何利用开源OpenVINO™工具集加速深度学习推理

时间：6月5日（周三）晚20:00~21:00

嘉宾信息

周兆靖

本科毕业于南开大学人工智能学院，研究生毕业于英国谢菲尔德大学，在英特尔（中国）有限公司任职资深视觉应用工程师，对计算机视觉工具部署及视觉算法优化等方向非常有研究。

关于分享

➤分享背景

深度学习的不断发展，让计算机视觉技术得以更快得成熟，更有效得应用到各行各业中解决实际问题，比如停车场加油站车牌识别，餐厅里的刷脸支付，办公楼的人脸考勤等。可以说，深度学习在计算机视觉技术的落地应用中起到了举足轻重的作用。

但受限于利用独立显卡完成模型训练带来的思维惯性，深度学习推理往往沿用CPU+独立显卡的方案，而独立显卡过高的价格造成实际应用成本升高，大大增加了算法规模化应用的难度。今天的分享将介绍我们如何利用开源工具套件OpenVINO™在实现跨硬件平台加速深度学习推理性能的同时，降低应用和算法多平台维护的成本。

软件地址: https://software.intel.com/en-us/openvino-toolkit
开源地址: https://github.com/opencv/dldt

➤分享大纲

1. 如何加速深度学习推理

2. OpenVINO™加速安检仪违禁品检测推理实例分享

3. OpenVINO™工具集推理加速原理及代码构建

4. 更多实例经验分享

参与方式

关注“极市平台”公众号，回复“43”或“周兆靖”即可获取免费直播链接。加入专业CV交流群请填写表单

(http://extremevision.mikecrm.com/kYZXL5o) 或者点击阅读原文跳转。