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[平台测评] 【天天向上】OpenVINO学习笔记(一)

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本帖最后由 云天 于 2020-6-14 17:34 编辑

【运行范例】
OpenVINO范例-人体姿态分析
1.png
【演示视频-姿态识别】
(human_pose_estimation_demo.exe -i cam -m C:\Users\hp\Documents\Intel\intel\human-pose-estimation-0001\FP16-in8\human-pose-estimation-0001.xml -d CPU)
【演示视频-人脸识别】
(interactive_face_detection_demo.exe -i cam -m  C:\Users\hp\Documents\Intel\intel\face-detection-0100\FP16-INT8\face-detection-0100.xml  -d CPU)

【OpenVINO工具套件】
    OpenVINO工具套件全称是Open Visual Inference & Neural Network Optimization,是Intel于2018年发布的,开源、商用免费、主要应用于计算机视觉、实现神经网络模型优化和推理计算(Inference)加速的软件工具套件。由于其商用免费,且可以把深度学习模型部署在英尔特CPU和集成GPU上,大大节约了显卡费用,所以越来越多的深度学习应用都使用OpenVINO工具套件做深度学习模型部署。

    它支持tensorflow caffe mxnet等模型的转换,将这些模型的权重与网络结构转换成 .xml 与 .bin文件,它好比计算机语言编译器可以将多种语言编译成二进制代码。避免了开发人员为了同一个业务需求,在不同平台多次开发,多次部署,使用openvino,只需一次开发,就可以将模型部署在多个平台。openvino支持多种基础网络,多种目标检测算法,多种图像分割算法,支持rcnn,支持权重量化操作。

OpenVINO工具套件主要包括:
Model Optimizer(模型优化器):用于优化神经网络模型的工具
Inference Engine(推理引擎):用于加速推理计算的软件包
通常一个完整的深度学习应用开发流程可以归结为三步:
用TensorFlow训练模型
用OpenVINO模型优化器优化模型
用OpenVINO推理引擎API开发用户应用程序
20200330210407774.png

1、OpenVINO范例-超分辨率(super_resolution_demo)
2、OpenVINO范例-道路分割(segmentation_demo)
3、OpenVINO范例-汽车识别(security_barrier_camera_demo)
4、OpenVINO范例-人脸识别(interactive_face_detection_demo)
5、OpenVINO范例-人体姿态分析(human_pose_estimation_demo)
6、OpenVINO范例-行人车辆分析(pedestrian_tracker_demo)




【计算棒】
    计算棒需要配合Intel出的OpenVINO推理框架,使用时首先需要将模型文件转换为OpenVINO的模型。OpenVINO目前支持Caffe、TensorFlow、MXNet等主流的深度学习框架。模型可以直接通过OpenVINO的转换工具进行转换。转换时需要输入网络输入节点的名称以及输入图片的大小,还有一点需要注意,NCS 2计算棒支持的是16位精度的浮点型数据,所以在转换时还需要加上”–data_type=FP16”。

    OpenVINO框架中使用NCS 2计算棒和直接使用CPU性能差不多,使用CPU(Intel Core i5 4200M)时,检测一帧需要660ms,使用NCS2计算棒需要590ms。但是在 OpenVINO框架中使用CPU速度要比在MXNet中使用CPU快,MXNet中使用CPU检测一帧需要1.1s左右。OpenVINO前向计算能基本比mxnet框架快一倍。

【参考文档】

1、安装OpenVINO
https://www.pianshen.com/article/6673625017/
https://blog.csdn.net/qq_36556893/article/details/81391468

2、OpenVINO 学习笔记(3):执行 OpenVINO Demos
https://blog.csdn.net/u011385476/article/details/104769250
(1)”3.2 下载模型文件“中修改:python C:\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\deployment_tools\tools\model_downloader\downloader.py --name human-pose-estimation-0001
为:C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino_2020.2.117\deployment_tools\tools\model_downloader>python downloader.py --name human-pose-estimation-0001 --output_dir C:\Users\zlzx\Documents\Intel
目录指定为自己的。
(2)"4、执行 human_pose_estimation_demo.exe"中修改human_pose_estimation_demo.exe -i C:\Users\LWL\Desktop\sample-videos-master\classroom.mp4 -m C:\Users\LWL\Desktop\human-pose-estimation-0001.xml -d CPU为:human_pose_estimation_demo.exe -i cam -m C:\Users\zlzx\Documents\Intel\intel\human-pose-estimation-0001\FP32\human-pose-estimation-0001.xml -d CPU
3、openVINO downloader.py下载全部模型命令
https://blog.csdn.net/zhouhui1982/article/details/90515650

4、使用CMD,由于目录比较长,可在文件夹内新建run.bat,内容为cmd.exe。双击运行。
5、OpenVINO Pre-Trained 预训练模型介绍
http://www.person168.com/?p=16701


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