【开发实战】QT5 + 深度学习六大应用案例
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。考虑到硬件普适性与高性价比，对于小于30MB的模型，OpenVINO + CPU的解决方案都会是比较合理跟高性价比的。现在OpenVINO2024最新版本还支持大模型+CPU的部署方案，只要几行代码即可完成。它们都支持Python与C++ SDK，支持多种模型压缩与量化机制，支持模型同步与异步推理。QT5 + OpenCV4.8 开发与配置环境搭建，请看博客文章。四 健身智能 -...
本文介绍了使用QT5 + OpenCV4.8开发与配置环境搭建的六个深度学习应用案例，包括人像抠图、图像修复、实时人脸识别、健身智能、条码识别和电子围栏语音报警。点击链接可获取案例源码与相关资料。
