首先需要从官方下载安装文件，下载OpenVINO2020R01版本，然后默认安装，图示如下：
在INSTALL_DIR>\deployment_tools\model_optimizer 目录中查找.xml和.bin文件 注意 在下载模型之前,确保您 初始化 OpenVINO™环境。其他信息: Yolo-v3-tf 是一种公共模型,因此在下载模型时,您必须指定模型名称。 公共Tensorflow (TF) 模型将以 .pn 格式下载。 请参阅 Tensorflow* 模型转换指南。
1) 首先要编译:”cd C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\bin”并执行”setupvars.bat”配置环境变量;”cd C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\deployment_tools\open_model_zoo\demos”并执行”build_demos_msvc.bat VS2017”进行编译,生成相关的库文件,默认在目录”...
OpenVINO提供了最小部署的工具包,放在<INSTALL_DIR>/deployment_tools/tools/deployment_manager路径下。 采用Deployment Manager创建最小部署包 1.1 切换到OpenVINO最小部署环境下,并执行deployment_manager.py文件 cd<INSTALL_DIR>/deployment_tools/tools/deployment_manager ./deployment_manager.py 1.2 选取目标设备 本人...
cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo 5-1 图像分类 下载并将转换caffe模型为Intermediate Representation (IR)文件,并运行图像分类测试 ./demo_squeezenet_download_convert_run.sh 5-2 目标检测与识别 下载预训练模型用于车辆检测与车辆属性识别和车牌检测与车牌识别 ...
提示C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021\deployment_tools\open_model_zoo\models\public\squeezenet1.1文件夹中不存在"squeezenet1.1.caffemodel"这一模型文件。 Reason 受限于国内网络环境,模型很难下载 Method 首先打开该脚本文件,用::注释第102行,如下: ...
下载好的模型文件在:C:\OpenVINO\openvino_2020.4.287\deployment_tools\open_model_zoo\tools\downloader\intel 一、单帧检测 注意代码42行,网络末端输出的是1*1*N*7大小的featureMap 1import cv2ascv2import numpyasnp3fromopenvino.inference_engine import IECore456def ssd_demo():7'''81、读取模型、声明推理...
$ cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo 运行图片分类示例程序的验证脚本: $ ./demo_squeezenet_download_convert_run.sh 如果一切顺利,输出结果将如图所示。 确保OpenVINO 安装成功后,重新启动电脑: $ reboot 检查OpenCV版本: $ python> import ...
OpenVINO系统目录内定会安装在/opt/intel/openvino,内含子目录deployment_tools/open_model_zoo/demos/object_detection_demo/python,此目录主要为对象侦测的python范例程序,可以执行许多机器学习开发架构已经训练好的模型,包含 centernet、ctpn、faceboxes、ssd、yolo、yolov4等机器学习框架所训练好的对象侦测模型。
第二步,使用Model_Optimizer将ONNX模型转换为IR格式文件,首先进入deployment_toolsmodel_optimizer路径下的命令行终端,使用命令 <python mo_onnx.py=””–input_model=”” my_tiramisu.onnx –output_dir>,即可生成如图1-3所示的IR格式文件。 图1-3 转换成IR格式文件 ...