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 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 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 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 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:
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 /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。 |
本文来自投稿,不代表程序员编程网立场,如若转载,请注明出处:http://www.cxybcw.com/202071.html