OpenVINO™ C# API 3.2 全新發布，基於 AI 大模型的全棧重構，全面進化！ 📖 前言 本文檔簡介 本文檔是 OpenVINO™ C# API 3.2 版本的官方升級説明，全面介紹了新版本相比老版本的重大改進和創新特性。無論您是正在使用老版本的老用户，還是正在評估技術選型的新用户，本文檔都將幫助您全面瞭解這個基於 AI 大模型深度優化的重磅版本。 為什麼升級？ OpenVINO™
使用 JYPPX.DeploySharp 高效部署 PaddleOCR，解鎖多種高性能 OCR 文字識別方案 本文介紹如何通過 DeploySharp 框架在 .NET 環境下部署 PaddleOCR 模型，支持 OpenVINO、TensorRT、ONNX Runtime 等多種推理引擎，實現百毫秒級文字識別。 目錄 一、前言 二、核心技術原理解析 三、DeploySharp 架
DeploySharp 全面支持 YOLO26 系列，助力開發者快速部署落地應用 一、DeploySharp 簡介 DeploySharp 是一個專為 C# 開發者設計的跨平台模型部署框架，旨在提供從模型加載、配置管理到推理執行的端到端解決方案。該項目由 椒顏皮皮蝦開發並開源，遵循 Apache 2.0 許可協議，目前在 GitHub 上獲得了廣泛關注。 DeploySharp 採用了清晰的模塊化
TensorRtSharp：在 C# 世界中釋放 GPU 推理的極致性能 目錄 一、前言 二、什麼是 TensorRtSharp 三、安裝與配置 四、核心架構設計 五、核心類與 API 六、完整使用示例 七、異常處理 八、日誌系統 九、與其他庫的對比 十、常見問題 十一、總結 一、前言 1.1 為什麼需要 TensorRtSharp？ 在深度學習模型部署領域，NVIDI
前言 在做視覺任務時，我們經常會用到開源視覺庫OpenCV，OpenCV是一個基於Apache2.0許可（開源）發行的跨平台計算機視覺和機器學習軟件庫，它具有C++，Python，Java和MATLAB接口，並支持Windows，Linux，Android和Mac OS。 最近在項目中，我遇到了在MacOS上使用OpenCV需求，目前OpenCV官網上並沒有提供OpenCV現成
