DNN_BACKEND_DEFAULT equals to DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE if //! OpenCV is built with Intel's Inference Engine library or //! DNN_BACKEND_OPENCV otherwise. DNN_BACKEND_DEFAULT, DNN_BACKEND_HALIDE, DNN_BACKEND_
注意这里preferableBackend的值,可以是以DNN_BACKEND_开头,以OPENCV,HALIDE,INFERENCE_ENGINE_NN_BUILDER_2019,INFERENCE_ENGINE_NGRAPH,VKCOM,CUDA等结尾的任意一种。不同的值,表示要使用不同的库来完成具体的算子。如果需要添加新的算子,只要在这里添加一个else if 分枝,就可以在这里初始化算子。 实际上,以上各值是...
Solved: I am trying to use opencv dnn module to perform object detection. I am using movidius neural compute stick with openvino toolkit. Code is as
cv::dnn::DNN_BACKEND_HALIDE cv::dnn::DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE cv::dnn::DNN_BACKEND_OPENCV cv::dnn::DNN_BACKEND_VKCOM cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA 由Net::SetPreferobleBackend设置优先考虑的后端优化库。 (3)截至OpenCV4.5支持的硬件平台包括 cv::dnn::DNN_TARGET_CPU = 0 cv::dnn::DNN_T...
接下来通过cv2.dnn.Net_readFromModelOptimizer()函数读取转换好的OpenVINO模型文件,初始化网络对象 net,并设置加速后端: # 加载模型net = cv2.dnn.Net_readFromModelOptimizer(args.model+".xml", args.model+".bin")# 设置推理引擎后端net.setPreferab...
cv2.error: OpenCV(4.1.0-openvino) /home/jenkins/workspace/OpenCV/OpenVINO/build/opencv/modules/dnn/src/op_inf_engine.cpp:747: error: (-215:Assertion failed) Failed to initialize Inference Engine backend: aspect_ratio param can't be equal to...
//输入是backend的标识符 //如果使用Intel的推理引擎库,DNN_BACKEND_DEFAULT默认表示 //DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE 否则是DNN_BACKEND_OPENCV. CV_WRAP void setPreferableBackend(int backendId); //指定特定的计算设备 //输入是目标设备的标识符 /* ...
face_detector.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE);face_detector.setPreferableTarget(DNN_TARGET_CPU); 运行结果如下: 重写代码,使用OpenCV4.1.2最新的DetectionModel方式运行: 什么,CPU人脸检测居然跑到700 FPS,如果不是事实摆在我的眼前,我自己都不敢相信,这个就是在最新OpenCV4.1.2 Release模式下使...
net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_OPENCV) 修改为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE) 程序从之前的每秒不到4帧,提升到现在每秒35帧左右,有图位证: 参考链接: https://github.com/opencv/dldt https://software.intel.com/en-us/...
cv::dnn::DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE cv::dnn::DNN_BACKEND_OPENCV cv::dnn::DNN_BACKEND_VKCOM cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA 由Net::SetPreferobleBackend设置优先考虑的后端优化库。 (3)截至OpenCV4.5支持的硬件平台包括 cv::dnn::DNN_TARGET_CPU = 0 ...