在大数据及人工智慧的浪潮下，面对着带宽、存储、准确率和延迟等方面的要求，边缘计算变得越来越重要，尤其是在计算机视觉领域，由于数据流巨大，且对实时性要求高，所以视频领域对于边缘计算的需求尤为突出。OpenVINO™(Open Visual Inference & Neural Network Optimization,开放视觉推理及神经网络优化)是一套开源且免费的工具包，能提供使用者快速开发高性能计算机视觉和深度学习的视觉应用。其中包括英特尔®深度学习部署工具包，具有模型优化器和推理引擎，以及面向OpenCV*和OpenVx*的优化计算机视觉库。OpenVINO™工具包可通过基于英特尔®架构的处理器(CPU)及核显(Integrated GPU)和深度学习加速器(FPGA、Movidius™ VPU)的深度学习加速晶片，增强视觉系统功能和性能。相信经过本次由 大大通 和 友尚集团 联合举办的 《 基于Intel OpenVINO的智慧城市实作应用》线上研讨会， Jonathan 的讲解说明让大家盆满钵满，同样，我们也将本场线上的问答进行了分享，大家快来看看有没有解决自己的疑问哦！
 | OpenVINO是免费的吗 ？ |
| 是免费的 。 |
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openvino可以跑集成显卡吗 ？ |
| 目前是Intel iGPU可以跑， 或FPGA ， VPU 。 |
| | OpenVINO 支援那些开发环境 ? |
| Tensorflow， Caffe， Pytroch， Mxnet， keras， Onnx 都可以支援 。 |
| | OpenVINO支持模型训练吗 ？ |
| 没有支援模型训练，主要是inference 。 |
| | OpenVINO 支持 cuda 吗 ？ |
| 没支持cuda 。 |
| | OpenVINO是否只能运行于X86架构 ？ |
| 没有喔!还可以支援intel FPGA and VPU 。 |
| | 请教一下，对图像清晰度有什么样要求 ？ |
| 那主要看训练的演算法喔 。 |
| | 在Windows上安装OpenVINO时，Visual Studio中需要选择哪些组件 ？ |
| 2019 & 2020 版本支持 。 |
| | OpenVINO对于项目算法优化有什么优势 ？ |
| 会针对intel hw 提供优化 。 |
| | OpenVINO能转换Tensorflow2.0的模型吗 ? |
| 可以，有支持 。 |
| | 支持语音和影像，传输快么 ？
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| 有支持语音、影像辨识，跟传输没有关系 。 |
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OpenVINO的深度学习能力如何 ? |
| OpenVINO 只针对inference 优化，深度学习需要套用额外的框架模组 。 |
| | 模型优化器是自动优化，还是要人工干预 ？ |
| 主要是自动优化，也可选择不优化哪些模型 。 |
| | 深度学习有哪些可套用的额外模组 ？ |
| 训练是用tensorflow， 或Pytorch， 推论就Openvion 。 |
| | 模型优化器对模型做了哪些优化 ？ |
| Linear operation fusing Stride optimizations Group convolutions fusing 。 |
| | 训练如果有使用cuda 加速出来的model 可以使用openveno 推论吗 ? |
| 不行 。 |
| | 请问OpenVINO是否可以在ARM platform上使用 ？ |
| 不支持ARM 架构，OpenVINO 是针对Intel x86 ，FPGA & VPU 架构做加速优化 。 |
| | 支持python开发吗 ？ |
| 可以喔， 也有很多用python的范例 。 |
| | 目前OpenVINO的硬件平台有哪些？最小尺寸的是哪款 ？ |
| Intel CPU， GPU， iGPU， VPU， 最小的比如intel Atom apollo lake， or 用VPU 。 |
| | 可以与labview 联合一起使用么 ？ |
| 没有 。 |
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这个准确率怎样啊 ？ |
| 准确率和Training Model 有关，OpenVINO只做Inference 加速 。 |
| | 请问OpenVINO有支援Tensorflowc或Pytorch libraries吗 ? |
| 有 。 |
| | 请问可以配合docker使用吗 ？ |
| 可支持。 |
| | 简报中提到的 trained model ，都是已经经过训练的 model ? 怎么知道是用何种 NN ? 最适合应用在哪方面的应用 ？ |
| 影像辨识主要如影像分类(googlenet等)或物件侦测(Yolo)， 也可以到intel openvino 的website 看应用范例 。 |
| | OpenVINO 是在模型算法和硬件平台之间做适配优化，是吗 ？ |
| 是的 。 |
| | 在CPU上如何设置参数优化OpenVINO部署 ？ |
| 如Python下这指令就可在CPU 上inference exec_net = ie.load_network(network=net， device_name='CPU') 。 |
| | 可以用于MATLAB仿真么 ？ |
| 不能 。 |
| | OpenVINO工具包，如何获取 ？ |
| 可至以下连结下载 https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/openvino-toolkit/overview.html 。 |
| | 对于运动物体 检测的延时能做的多低啊 ? |
| 这和使用的硬体配置有关、无法提供确定的数据 。 |
| | 这个高速公路case可以达到real time应用吗 ？
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| 可以 。 |
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Docker和虚拟机器VM有何不同 ? |
| https://devopscon.io/blog/docker/docker-vs-virtual-machine-where-are-the-differences/ 。 |
| | 视觉领域应用，有支援3维影像 吗 ？ |
| 可以支持 。 |
| | tensorflow 1.x与2.x的可以支援吗 ？ |
| 都有 。 |
| | arm 平台使用你们的神经棒 也不支持吗 ？ |
| 有支持，VPU 有他的 plug in 。 |
| | OpenVINO，需要哪些方面的技术支撑，怎么入门学习 ? |
| https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/openvino-toolkit/overview.html 可至Intel 网站下载和了解相关资讯 。 |
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