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windows10 64位 OpenVINO安装教程(二)

目录一、配置模型优化程序二、模型优化器配置步骤三、使用验证脚本验证您的安装四、运行图像分类验证脚本五、运行推理管道验证脚本一、配置模型优化程序1.打开命令提示符窗口。2.转到推理引擎演示目录:cdC:Program …
目录

一、配置模型优化程序

二、模型优化器配置步骤

三、使用验证脚本验证您的安装

四、运行图像分类验证脚本

五、运行推理管道验证脚本


一、配置模型优化程序

1.打开命令提示符窗口。

2.转到推理引擎演示目录:

cdC:ProgramFiles(x86)IntelSWToolsopenvinodeployment_toolsdemo

3.按照下一节中的说明运行验证脚本。


四、运行图像分类验证脚本

要运行该脚本,请启动该demo_squeezenet_download_convert_run.bat文件:

demo_squeezenet_download_convert_run.bat

此脚本下载SqueezeNet模型,使用模型优化器将模型转换为 .bin和 .xml中间表示(IR)文件。推理引擎需要此模型转换,因此它可以使用IR作为输入,并在英特尔硬件上实现最佳性能。

此验证脚本构建映像分类示例应用程序,并使用car.png演示目录中的映像运行它。有关中间表示的简要说明,请参阅配置模型优化程序。

验证脚本完成后,您将获得前10个类别的标签和置信度:

windows10 64位 OpenVINO安装教程(二)

这个演示已经完成。保持控制台打开并继续下一部分以运行推理管道演示。


五、运行推理管道验证脚本

要运行该脚本,请demo_security_barrier_camera.bat在控制台中启动该文件:

demo_security_barrier_camera.bat

该脚本下载三个预先训练的模型IR,构建安全屏障相机演示应用程序并使用下载的模型和目录中的car_1.bmp图像运行它demo以显示推理管道。验证脚本使用车辆识别,其中车辆属性相互构建以缩小特定属性。

首先,将物体识别为车辆。该识别用作下一个模型的输入,该模型识别特定车辆属性,包括牌照。最后,标识为牌照的属性被用作第三模型的输入,第三模型识别牌照中的特定字符。

演示完成后,您将打开两个窗口:

  • 一个控制台窗口,显示有关演示执行的任务的信息
  • 一个图像查看器窗口,显示结果框架,其中检测项呈现为边界框,类似于以下内容:

windows10 64位 OpenVINO安装教程(二)

关闭图像查看器窗口以结束演示。

要了解验证脚本,请参阅中的README.txt文件

/opt/intel/openvino/deployment_tools/demo

在本节中,您看到了OpenVINO工具包功能的英特尔分布预览。

您已完成所有必需的安装,配置和构建步骤,以便使用CPU使用经过培训的模型。

如果您想使用英特尔处理器显卡(GPU),英特尔Movidius神经计算棒,英特尔神经计算棒2或采用英特尔Movidius(VPU)的英特尔视觉加速器设计,或添加CMake *和Python *您的Windows *环境变量,请阅读下一节以了解其他步骤。

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