是的，OpenVINO™ 提供了支持批量推断的示例代码，包括批量大小大于1的检测模型。你可以使用 OpenVINO™ 的 Python 或 C++ API 来实现批量推断。
在 OpenVINO™ 的 Python 示例中，你可以通过设置 batch_size 参数来指定批量大小。以下是一个简单的示例，展示了如何使用 OpenVINO™ 进行批量推断：
from openvino.runtime import Core
# 初始化 OpenVINO™ 核心对象
ie = Core()
# 读取模型
model = ie.read_model("path/to/your/model.xml")
# 设置批量大小
batch_size = 4
model.reshape({0: [batch_size, 3, 224, 224]}) # 假设输入形状为 [batch_size, channels, height, width]
# 编译模型
compiled_model = ie.compile_model(model, "CPU")
# 准备输入数据
input_data = ... # 你的输入数据，形状为 [batch_size, channels, height, width]
# 进行推断
results = compiled_model.infer_new_request({0: input_data})
# 处理输出结果
output = results[compiled_model.outputs[0]]在 C++ 中，你也可以通过设置 batch_size 参数来进行批量推断。以下是一个简单的 C++ 示例：
#include
int main() {
// 初始化 OpenVINO™ 核心对象
ov::Core core;
// 读取模型
auto model = core.read_model("path/to/your/model.xml");
// 设置批量大小
size_t batch_size = 4;
ov::Shape input_shape = {batch_size, 3, 224, 224}; // 假设输入形状为 [batch_size, channels, height, width]
model->reshape({input_shape});
// 编译模型
auto compiled_model = core.compile_model(model, "CPU");
// 准备输入数据
ov::Tensor input_tensor(ov::element::f32, input_shape);
// 填充 input_tensor 数据
// 进行推断
auto infer_request = compiled_model.create_infer_request();
infer_request.set_input_tensor(input_tensor);
infer_request.infer();
// 获取输出结果
auto output_tensor = infer_request.get_output_tensor();
// 处理输出结果
return 0;
}OpenVINO™ 的官方 GitHub 仓库中提供了多个示例代码，你可以在以下位置找到相关示例：
你可以根据你的需求选择合适的示例代码进行修改和使用。
model.reshape() 或 model->reshape() 来调整模型的输入形状。通过以上方法，你可以使用 OpenVINO™ 进行批量大小大于1的检测模型推断。
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