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大家好,这里是仪酷智能VIRobotics,我们很高兴地宣布,我们的工具包:**AI Vision Toolkit for OpenVINO for labVIEW(AIVT-OV)**迎来了重大更新!
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此次更新基于英特尔最新发布的OpenVINO™ 2025.0版本,带来了多项令人兴奋的功能和改进。以下是详细的更新内容:

一、🚀性能优化

  • 增强稳定性与性能:我们修复了多个bug,优化了工具包的稳定性和性能,确保用户体验更加流畅。
  • 优化内存管理:新版本我们做了内存管理优化,更加减少了内存占用,提升了系统的稳定性。
  • 提高并发能力:通过改进多线程处理机制,提升了系统的并发处理能力。

二、📶新增功能模块

  • YOLO11集成:新增对YOLO11的支持,并为目标检测、分割、姿态估计以及OBB(定向边界框)提供了示例与文档,帮助开发者更方便地使用YOLO11进行多种计算机视觉任务。
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  • Track模块:引入了全新的Track模块,支持对象跟踪功能。该模块能够帮助用户实现更高效、准确的动态对象跟踪,适用于视频分析和监控等应用场景。
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  • SAM高级示例:增加了Segment Anything Model(SAM)的高级示例,展示了其在复杂场景中的强大能力,助力用户在更加复杂的分割任务中取得成功。
    原图(图片来自网络,如有侵权,请联系删除)
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    智能分割之后的图片
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  • 大型语言模型(LLM)本地部署推理:与DeepSeek深度集成,支持大型语言模型(LLM)的本地部署推理。这将帮助用户更高效地在本地进行推理,提升应用的响应速度与灵活性。
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    演示视频详见:LabVIEW本地部署DeepSeek R1

三、🧭驱动程序更新

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OpenVINO驱动更新至2025.0:本次更新中,我们将OpenVINO驱动升级至版本2025.0。新版本提升了推理效率,并增强了对更多硬件平台的支持。主要包括:

  • 新增支持多个大模型:新增支持Qwen 2.5、DeepSeek-R1系列等顶尖中文大模型
  • 图像生成新场景与模型支持:新增对FLUX.1图像生成模型的支持,扩展了生成式AI的应用场景。
  • 大型语言模型(LLM)支持与模型压缩技术:引入Prompt Lookup功能,提升LLM的第二个令牌延迟,并启用了INT8的KV缓存压缩,降低内存占用。
  • 全栈硬件支持:支持最新的Intel Core Ultra 200H系列处理器,并与Triton推理服务器深度集成,提升模型服务性能。
  • 开发者工具链优化:Keras 3.8版本引入OpenVINO后端,支持MobileNet和Bert模型的即插即用,提升云边端部署效率。

四、🌌兼容性说明

新版本与以下操作系统和硬件平台兼容:

  • 操作系统:Windows 10/11、Ubuntu 20/22
  • 硬件平台:支持Intel Core Ultra 200H系列处理器、Intel Xeon处理器、Intel集成GPU、独立GPU、NPU等。

五、🌟安装与升级指南

请按照以下步骤安装或升级到最新版本:

  1. 下载:访问仪酷智能官方网站:https://www.virobotics.net/download,在下载中心点击软件下载。
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  2. 安装:运行下载的安装包,按照提示完成安装,更多安装问题可以参考安装指南

  3. 升级:如果您已安装旧版本,运行安装包时会自动更新为最新版本,但建议先卸载原来版本,再安装新版本。

  4. 验证:安装完成后,运行工具包自带的示例程序,确保一切正常。

🎯总结

通过这次更新,我们致力于为用户提供更强大的功能和更稳定的体验。基于OpenVINO™ 2025.0的最新特性,我们的工具包在性能和兼容性方面都有了显著提升。

如果您有任何问题或建议,欢迎随时联系我们,我们会继续努力,打造更加完美的工具包。

以上就是今天要给大家分享的内容,希望对大家有用。如有笔误,还请各位及时指正。后续我们将为大家更新更多关于AI模型在LabVIEW的部署案例,欢迎大家关注博主。我是virobotics(仪酷智能),我们下篇文章见~

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