提供了更加强大的预训练模型库，超过200+的预训练模型，支持车牌识别：
OCR识别
常见场景的行人检测与实例分割：
在推理层面支持同步与异步方式，异步方式支持通过回调实现后处理，实现视频流水线支持，下面是一系列的基于异步+流水线方式的推理演示（CPUi7 11th ）均达到了GPU3060的推理能力，截图如下：
说明OpenVINO2022+深度学习模型+CPU真的可以实际部署使用了，为了满足大家的学习需求跟工程化实际需要，本人精心打造了推出了OpenVINO2022 API2.0 C++版本视频课程。扫码可查看课程提纲：
手把手系统化教学，帮助大家掌握OpenVINO2022 API2.0 C++开发的各种技巧，学会图像分类、对象检测、语义分割、实例分割、pytorch自定义模型部署等OpenVINO2022 C++版本的模型推理与解析技巧，课程思维导图如下：
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