X脆 发表于 2020-7-26 14:07:35

[DFRobot行业AI开发者大赛]OpenVINO环境部署与Bug修复

本帖最后由 X脆 于 2020-7-26 14:22 编辑

1. 安装Visual Studio 2019 community
下载并运行以下vs_community.exe安装包(下载链接:https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/)在“工作负载” 选项卡中,勾选“使用C++的桌面开发”选项后点击“安装”,如图所示:安装完毕后,按提示重启电脑。
2. 安装CMake 3.4或更高版本下载并运行以下cmake-3.17.2-win64-x64.msi安装包(下载链接:https://cmake.org/download/)安装中,选择“Add CMake to system PATH for all users”选项并继续,如图所示:安装完毕后关闭即可。

3. 安装Python 3.6.5版
下载并打开以下python-3.6.5-amd64.exe安装包(下载链接:https://www.python.org/downloads/release/python-365/)选择“Add Python 3.6 to PATH”选项后,单击“Install Now”开始安装,如图所示:安装完毕后关闭即可。

4. 切换pip下载源为清华源
(参考链接:https://blog.csdn.net/Artprog/article/details/75632723)在资源管理器的地址栏输入%appdata%后回车,从而打开appdata文件夹,如图所示:
新建pip文件夹,下载配置文件pip.ini,并复制到在pip文件夹里,如图所示:
以后使用pip下载程序,会使用清华源,速度快且稳定。
5. 升级pip工具
同时按下Win+R,在弹出框内输入“cmd”并确定,如图所示:
打开命令提示符后输入以下命令并回车运行,如图所示:python -m pip install --upgrade pip看到光标闪动说明pip包管理工具升级成功。参考https://pypi.org/
6. 安装OpenVINO库
下载并打开以下OpenVINO.exe安装包(下载链接:https://software.intel.com/content/www/cn/zh/develop/tools/openvino-toolkit/choose-download.html?cid=&source=dfrobot&campid=prc_2020_openvino_assemblycall)

7. 配置系统环境变量

[*]在编译和运行OpenVINO™应用程序之前,您必须更新几个环境变量。
打开命令提示符以下命令并回车运行:cd C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\bin\

[*]运行setupvars.bat批处理文件以临时设置环境变量:
setupvars.bat


8. 安装Model Optimizer相关库

[*]在命令提示符输入以下命令并回车运行:
cd C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\model_optimizer\install_prerequisites
[*]输入以下命令并回车,为模型配置优化器安装不同框架的支持库:
install_prerequisites.bat

[*]显示以下信息说明安装成功!



9. 测试例程-图片分类

[*]下载demo_squeezenet_download_convert_run.bat文件,复制到以下目录并替换原文件:
C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino_2020.2.117\deployment_tools\demo



[*]下载Intel.zip文件,解压缩后将Intel文件夹复制到以下目录:
C:\Users\<Yourname>\Documents\
链接:https://pan.baidu.com/s/14-06LPLaSX9icUHoREDwRQ
提取码:1234




[*]在命令提示符输入以下命令并回车运行:
cd C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\demo\

[*]在命令提示符输入以下命令并回车运行demo_squeezenet_download_convert_run.bat文件:
demo_squeezenet_download_convert_run.bat

[*]运行完成后将给出AI模型对图片car.png的分类结果(前10项):



[*]同时在以下目录生成了模型的中间格式(IR文件):
C:\Users\Yourname\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\ir\public\squeezenet1.1\FP16


10. 测试例程-车牌识别

[*]在命令提示符输入以下命令并回车运行demo_security_barrier_camera.bat文件(目录位置与上个例程相同):
demo_security_barrier_camera.bat
[*] 演示完成后,将打开两个窗口:

[*]显示有关演示执行的任务的信息的控制台窗口。
[*]显示结果帧的图像查看器窗口,其中的检测渲染为边界框,如下所示:


11. 测试图片分类程序运行

[*]在命令提示符分别输入以下命令,设置环境变量(若以永久设置可跳过):
       cd C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\binsetupvars.bat

[*]在命令提示符输入以下命令,引导到编译输出目录:
       cd C:\Users\<username>\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build\intel64\Release

[*]在命令提示符输入以下命令,测试不同硬件的运行情况(注意替换<username>为自己的用户名):
CPU运行
classification_sample_async.exe -i "C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\demo\car.png" -m "C:\Users\<username>\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\ir\public\squeezenet1.1\FP16\squeezenet1.1.xml" -d CPU
GPU运行
classification_sample_async.exe -i "C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\demo\car.png" -m "C:\Users\<username>\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\ir\public\squeezenet1.1\FP16\squeezenet1.1.xml" -d GPU
NCS2 二代神经棒运行
classification_sample_async.exe -i "C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\demo\car.png" -m "C:\Users\<username>\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\ir\public\squeezenet1.1\FP16\squeezenet1.1.xml" -d MYRIAD
小结以上操作安装了英特尔®发行版OpenVINO™工具包及其依赖项。还为一个或多个框架配置了Model Optimizer。安装和配置软件后,运行了两个验证脚本,恭喜!

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