openvino android onnx_mob64ca12df9869的技术博客_

OpenVINO在Android平台上使用ONNX

OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是英特尔开发的一种工具集，用于加速计算机视觉和深度学习推理。它提供了一种优化和部署深度学习模型的方法，以在各种硬件上实现高性能推理。本文将介绍如何在Android平台上使用OpenVINO来加载和运行ONNX模型。

ONNX简介

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的深度学习模型交换格式，旨在促进不同框架之间的模型互操作性。它允许用户在一个框架中训练模型，并将其导出到ONNX格式，然后在另一个框架中加载和运行。ONNX提供了一种标准的方式来表示深度学习模型，并且可以在多个框架之间共享和部署。

OpenVINO在Android上的集成

在Android上使用OpenVINO进行推理需要进行以下步骤：

在Android项目中引入OpenVINO的库和依赖项。

dependencies {
    implementation 'org.openvino:openvino:2022.3.0'
下载和转换ONNX模型。可以使用OpenVINO提供的模型优化工具（Model Optimizer）将ONNX模型转换为OpenVINO格式。
python mo.py --input_model model.onnx --output_dir model_openvino
加载和运行转换后的OpenVINO模型。
import org.openvino.*;
public class OpenVINOAndroidExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载OpenVINO模型
        Model openvinoModel = Model.load("model_openvino");
        // 创建推理引擎
        InferenceEngine engine = new InferenceEngine();
        InferenceEngine.LoadedModel loadedModel = engine.loadModel(openvinoModel);
        // 创建输入张量
        float[] input = new float[...];
        Tensor inputTensor = new Tensor(input);
        // 进行推理
        Tensor outputTensor = engine.runInference(inputTensor);
        // 处理输出张量
        float[] output = outputTensor.getData();
        // ...
OpenVINO Android示例
下面是一个简单的示例，演示了如何在Android上使用OpenVINO加载和运行ONNX模型。
import org.openvino.*;
public class OpenVINOAndroidExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载OpenVINO模型
        Model openvinoModel = Model.load("model_openvino");
        // 创建推理引擎
        InferenceEngine engine = new InferenceEngine();
        InferenceEngine.LoadedModel loadedModel = engine.loadModel(openvinoModel);
        // 创建输入张量
        float[] input = new float[...];
        Tensor inputTensor = new Tensor(input);
        // 进行推理
        Tensor outputTensor = engine.runInference(inputTensor);
        // 处理输出张量
        float[] output = outputTensor.getData();
        // ...
以上代码展示了如何使用OpenVINO在Android平台上加载和运行ONNX模型。首先，我们加载了转换后的OpenVINO模型。然后，我们创建了一个推理引擎，并使用该引擎加载了模型。接下来，我们创建了输入张量，并使用引擎的runInference方法进行推理。最后，我们处理输出张量以获得推理结果。
下面是使用mermaid语法绘制的类图，显示了OpenVINO Android示例中的主要类及其关系。
classDiagram
    class OpenVINOAndroidExample {
        +main(args: String[]): void
    class Model {
        +load(path: String): Model
    class InferenceEngine {
        +loadModel(model: Model): LoadedModel
        +runInference(input: Tensor): Tensor
    class Tensor {
        +Tensor(data: float[]): Tensor
        +getData(): float[]
    class LoadedModel {
        +runInference(input: Tensor): Tensor
    OpenVINOAndroidExample --> Model
    OpenVINOAndroidExample --> InferenceEngine
    InferenceEngine --> Model
    InferenceEngine --> Tensor
    LoadedModel --> Tensor
                            ansible搭建mysql二进制包主从复制
                             1、如果主节点已经运行了一段时间，且有大量数据时，如何配置并启动slave节点（写出操作步骤）#准备环境：两台服务器：
10.0.0.8 	主节点--centos8     
10.0.0.18   从节点--centos81.1.主节点配置 10.0.0.81.#修改配置文件
[root@centos8 ~]# vim  /etc/my.cnf.d/mariadb-server.cnf
                            
java 开线程 有限制吗
                             并发编程的第一步就是创建线程，所以线程的创建方式，也是面试官在招聘中常问的问题。本文介绍了Java中几种常见的线程创建方式，并对其进行了归纳总结。创建方式1 实现 Runnable 接口public class RunnableThread implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
        System.out.