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：

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：

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。