device_name="CPU")output_layer=compiled_model.output(0)# Load an Image# The MobileNet model expects images in RGB format.image=cv2.cvtColor(cv2.imread(filename="../
/*task*/[this] {//by default, no preferred device:_multiDeviceExecutableNetwork->_thisPreferredDeviceName ="";//if any input is remote (e.g. was set with SetBlob), let' use the corresponding
注意:在用于运行推理的 device_name 中,可以指定您的设备首选项或将其设置为 AUTO,以便 OpenVINO™ 工具套件从可用硬件设备中为您选择最佳推理设备。 要运行该应用,请使用以下命令。确保用配置文件和测试图像的路径替换 config/config.json 和data/test.jpg。结果图像将导出到与测试图像相同的文件夹。 python main...
这样,对于编译模型速度比较慢的设备,例如使用 AUTO Plugin 部署 AI 应用到 GPU 中,这个应用在启动推理初始阶段的延迟将会变得非常低,接近于 CPU 推理的响应速度。在 OpenVINO™ 中使用 AUTO Plugin 的方法也十分简单,只需要在 compile_model() 函数中,指定 device_name=“AUTO:CPU,GPU” 就可以实现了,例如下方...
def rtdert_infer(model_path, image_path, device_name, lable_path, postprocess=True): 该方法主要实现了RT-DETR模型推理全流程,包括模型读取与加载、文件的读取与预处理、模型推理、结果处理以及结果展示。方法输入为: model_path:推理模型路径 image_path:预测图片路径 ...
device_name:推理设备名称; post_flag:模型是否包含后处理,当 post_flag = true 时,包含后处理,当 post_flag = false 时,不包含后处理。 2)图片预测 API 这一步中主要是对输入图片进行预测,并将模型预测结果会知道输入图片上,下面是这阶段的主要代码: ...
device_name = ie.get_metric(device, “FULL_DEVICE_NAME”) print(f”{device}: {device_name}”)推理引擎可以将网络模型加载导特定的硬件设备上。这里的设备指的是CPU、Intel GPU、Neural Compute Stick 2等。`available_devices`属性显示了当前系统上可用的设备。`ie.get_metric()`的 “FULL_DEVICE_NAME ...
10exec_net = ie.load_network(network=net, device_name="CPU") 执行推理 1# Start sync inference 2log.info("Starting inference in synchronous mode") 3inf_start1 = time.time 4res = exec_net.infer(inputs={input_blob:[image_blob]}) ...
ExecutableNetwork InferenceEngine::Core::LoadNetwork(constCNNNetwork&network,conststd::string&deviceName,conststd::map<std::string,std::string>&config={}) 还好,当处理视频或者多次循环调用模型推理的时候,该函数属于初始化步骤,只会执行一次,不太会影响FPS。但是这个慢的有点离谱!希望可以在下个版本中可以...
compiled_model = ie.compile_model(model=model, device_name="CPU") output_layer = compiled_model.output(0) means = np.zeros((224,224,3), dtype=np.float32) means[: ,:] = (0.485,0.456,0.406) dev = np.zeros((224,224,3), dtype=np.float32) ...