推理引擎要求將該模型轉化成 ir（中間**）檔案。本教程將詳細介紹如何使用 model optimizer 提取現有模型 (googlenet) 並將其轉化成 ir（中間**）檔案。
推理引擎提取神經網路模型的表示並對其進行優化，以在 cpu 中充分利用高階英特爾® 指令集，並使其相容其他硬體加速器（gpu 和 fpga）。為此，將模型檔案（.caffemodel，.prototxt）提供給 model optimizer，然後該程式處理這些檔案並輸出兩個新檔案：.bin 和 .xml。執行應用時使用這兩個新檔案，而不是原始的模型檔案。在本示例中，提供有 .bin 和 .xml 檔案。
上圖中的 ir（中間**）指輸入至推理引擎的 .xml 和 .bin 檔案。
注：產品名稱中包含有代際編號，在 『i3』、『i5』 或 『i7』 之後。例如，英特爾® 酷睿™ i5-5200u 處理器和英特爾® 酷睿™ i5-5675r 處理器都是第五代產品，而英特爾® 酷睿™ i5-6600k 處理器和英特爾® 酷睿™ i5 6360u 處理器都是第六代產品。
《計算機視覺 模型 學習和推理》 3 10 總結
使用概率分布可以描述全域性狀態和影象資料。為此已經給出了四個分布 伯努利分布 分類分布 一元正態分佈 多元正態分佈 還給出了另外四個分布 貝塔分布 狄利克雷分布 正態逆伽馬分布 正態逆維希特分布 可以用於描述上一組分布的引數的概率分布，因此它們可以描述擬合模型的不確定性。這4對分布有特殊關係 第二組...
通過計算機視覺估算顏值
同時要感謝一下幕後英雄，那些收集整理並公開資料庫的偉人們scut fbp資料庫 鄙人一點感覺 估計顏值這事兒，要融合膚色，輪廓，紋理，五官協調等才有乙個準確的判斷，單單一方面並不能得到準確的結果，況且每個人的審美標準都不一樣。這篇blog的技術只使用了輪廓資訊，得到的結果已經比較接近ground t...
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