OpenVINO (Open Visual Inference and Neural Network Optimization)是由英特尔推出的一款工作流程整合工具。它专门针对深度学习和计算机视觉应用而设计，为开发人员提供了一个便捷而高效的框架，帮助他们加快模型训练和优化的过程。

OpenVINO的工作流程整合工具主要包括以下几个步骤：建模、训练、部署和推断。在建模阶段，开发人员可以使用不同类型的神经网络模型，如卷积神经网络和循环神经网络，来实现各种复杂的视觉任务，比如目标检测、物体跟踪和姿态识别等。同时，OpenVINO还提供了丰富的预训练模型库，可以帮助开发人员快速构建自己的深度学习模型。

训练是深度学习模型开发过程中的一个关键环节。OpenVINO支持使用不同的框架进行模型训练，如TensorFlow、Caffe和MXNet等。开发人员可以根据自己的需求选择最适合的框架，并利用OpenVINO提供的优化工具对模型进行训练加速和精度提升。

一旦模型训练完成，开发人员可以使用OpenVINO的部署工具将模型部署到不同的硬件平台上，包括英特尔的CPU、GPU和FPGA等。这些部署工具能够自动优化模型的计算图结构，实现最佳的性能和功耗平衡。

最后，在推断阶段，开发人员可以利用OpenVINO提供的推理引擎对模型进行性能测试和验证。这个过程可以帮助开发人员实时监控模型的准确性和效率，并在必要时进行调整和优化。

总的来说，OpenVINO的工作流程整合工具为深度学习和计算机视觉开发人员提供了一个全面而高效的解决方案，帮助他们快速构建、训练和部署复杂的神经网络模型。这将极大地加快应用的上线速度，并提升系统的整体性能和用户体验。