本主题展示了如何运行语音示例应用，该应用展示了基于 Kaldi* 神经网络和语音特征向量的声学模型推理。
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本示例展示了如何运行图像分类示例应用，以及在异步模式下执行推理。
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本演示提供用于人员检测、识别和重新识别的推理管道。本演示利用人员检测网络，然后在检测结果上应用人员属性识别和人员重识别零售网络。
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该演示展示了多人 2D 姿态估计算法的操作步骤。任务是预测输入视频中每个人的姿态：人体骨骼，包含关键点和关键点之间的连接。姿态可能包含多达 18 个关键点：耳朵、眼睛、鼻子、颈部、……
该演示使用一系列神经网络展示了适用于面部识别的对象检测任务。异步 API 可提升应用的整体帧率，因为在加速器运行时，应用可以在主机上继续运行，而无需等待推理完成。本演示针对同时运行……
介绍了如何使用对象检测示例 SSD 的 C++ 实现。
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这是一款面向动作识别算法的演示应用，可对输入视频中执行的动作进行分类。该产品提供了以下预训练模型：
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通过OpenVINO提供的行人检测与行人属性识别模型实现一个实时的视频行人检测与属性识别的演示程序。
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OpenVINO部署目标检测
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