【天天向上】OpenVINO学习笔记（七）C++ 演示

【交互式面部检测 C++ 演示】
1、该演示使用一系列神经网络展示了适用于面部识别的对象检测任务。异步 API 可提 升应用的整体帧率，因为在加速器运行时，应用可以在主机上继续运行，而无需等 待推理完成。本演示针对同时运行的年龄/性别识别、头部姿态估计、情绪识别和 面部特征检测网络，并行执行 4 个推理请求。
以下经过预训练的模型都可用于本演 示：
 face-detection-adas-0001，它是用于发现面部的主要检测网络
 age-gender-recognition-retail-0013，它在第一个模型的结果基础上执行， 并针对每张已检测的面部，对于年龄和性别进行预估
 head-pose-estimation-adas-0001，它在第一个模型的结果基础上执行， 并报告以 Tait-Bryan 角度预估的头部姿势
 emotions-recognition-retail-0003，它在第一个模型的结果基础上执行， 并报告每张已检测到的面部表情  facial-landmarks-35-adas-0002，它在第一个模型的结果基础上执行，并 报告预估的面部特征的标准化坐标
2、cmd.exe进入目录：C:\Users\zlzx\Documents\Intel\OpenVINO\omz_demos_build\intel64\Release>
3、运行命令：

interactive_face_detection_demo -i cam -m C:/Users/zlzx/Documents/Intel/intel/face-detection-adas-0001/FP16-INT8/face-detection-adas-0001.xml -m_ag C:\Users\zlzx\Documents\Intel\intel\age-gender-recognition-retail-0013\FP16-INT8/age-gender-recognition-retail-0013.xml -m_hp C:\Users\zlzx\Documents\Intel\intel\head-pose-estimation-adas-0001\FP16-INT8/head-pose-estimation-adas-0001.xml -m_em C:\Users\zlzx\Documents\Intel\intel\emotions-recognition-retail-0003\FP16-INT8\emotions-recognition-retail-0003.xml -m_lm C:\Users\zlzx\Documents\Intel\intel\facial-landmarks-35-adas-0002\FP16-INT8/facial-landmarks-35-adas-0002.xml

4、演示视频



【十字路口摄像头 C++ 演示】
1、本演示提供用于人员检测、识别和重新识别的推理管道。本演示利用人员检测网络，然后在检测结果上应用人员属性识别和人员重识别零售网络。您可以在演示中使用以下一组预训练模型：
 person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078，用于查找人员（以及其他对象）的主要检测网络
 person-attributes-recognition-crossroad-0230，在首个网络的结果之上执行，并报告人员属性，如性别、是否戴帽子、是否穿长袖衣服
 person-reidentification-retail-0031，在首个网络的结果之上执行，并打印每个被检测人员的特性向量。该向量用于推断某人是否曾被检测到过。
2、cmd.exe进入目录：
C:\Users\zlzx\Documents\Intel\OpenVINO\omz_demos_build\intel64\Release>
3、运行命令
crossroad_camera_demo -i cam -m C:\Users\zlzx\Documents\Intel\intel\person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078\FP16-INT8/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml -m_pa C:\Users\zlzx\Documents\Intel\intel\person-attributes-recognition-crossroad-0230\FP16/person-attributes-recognition-crossroad-0230.xml -m_reid C:\Users\zlzx\Documents\Intel\intel\person-reidentification-retail-0031\FP16-INT8/person-reidentification-retail-0031.xml
4、演示视频

【人体姿态估计 C++ 演示】
1、该演示展示了多人 2D 姿态估计算法的操作步骤。任务是预测输入视频中每个人的姿态：人体骨骼，包含关键点和关键点之间的连接。姿态可能包含多达 18 个关键点：耳朵、眼睛、鼻子、颈部、肩部、肘部、腕部、臀部、膝盖和脚踝。该算法的潜在用例包括动作识别和行为理解。您可以使用以下预训练模型运行演示：
 human-pose-estimation-0001，一种人体姿态估计网络，可生成两个特征向量。该算法使用这两个特征向量预测人体姿态。
2、cmd.exe进入目录：
C:\Users\zlzx\Documents\Intel\OpenVINO\omz_demos_build\intel64\Release>
3、运行命令
human_pose_estimation_demo -i cam -m C:\Users\zlzx\Documents\Intel\intel\human-pose-estimation-0001\FP16-INT8\human-pose-estimation-0001.xml -d CPU
4、演示视频

5、官方文档https://docs.openvinotoolkit.org/downloads/cn/I03030-15-Human%20Pose%20Estimation%20Cpp%20Demo%20-%20OpenVINO_%20Toolkit.pdf