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主要特点：

>在Intel平台上提升计算机视觉相关深度学习性能达19倍以上

>解除CNN-based的网络在边缘设备的性能瓶颈

>对OpenCV，OpenXV*视觉库的传统API实现加速与优化

>基于通用API接口在CPU、GPU、FPGA等设备上运行加上

OpenVINO工具包(ToolKit)主要包括两个核心组件，模型优化器(Model Optimizer)和（Model Optimizer）。

模型优化器(Model Optimizer)

模型优化器(Model Optimizer)将给定的模型转化为标准的 Intermediate Representation (IR) ，并对模型优化。

模型优化器支持的深度学习框架：

ONNX

TensorFlow

Caffe

MXNet

Kaldi
推断引擎(Inference Engine)

推断引擎(Inference Engine)支持硬件指令集层面的深度学习模型加速运行，同时对传统的OpenCV图像处理库也进行了指令集优化，有显著的性能与速度提升。
支持的硬件设备：

CPU

GPU

FPGA

VPU

*参考资料:
1 OpenVINO™ toolkit Documentation
2 Install Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit for Windows* 10
3 Install Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit for Linux*
4 Introduction to Intel® Deep Learning Deployment Toolkit

本文为CSDN博主「mingo_敏」的原创文章
原文链接：https://blog.csdn.net/shanglianlm/java/article/details/89286250