问题标签 [openvino]

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python - 在 Anaconda 环境中使用 Openvino 的 OpenCV 构建

我最近为 Windows 10 安装了最新的 OpenVINO 版本(2018 R5 0.1),如果我理解正确的话,它带有一个完全构建的 OpenCV。许多教程都展示了该 OpenCV 的使用,但我未能使其在我的 Anaconda 环境中运行(使用 Python 3.6)。


运行环境设置C:\Intel\cvsdk\bin\setupvars.bat脚本,我得到以下输出:

Commande ECHO désactivée。

PYTHONPATH=C:\Intel\computer_vision_sdk_2018.5.456\python\python3.6;C:\Program Files\Python36;

[setupvars.bat] OpenVINO 环境初始化

在我的 conda env 中,如果我没有安装 opencv 包,我会收到错误消息:

ModuleNotFoundError: No module named cv2

如果我用conda install py-opencv(或opencv)安装一个,我会得到这个:

cv2.error: OpenCV(3.4.2) [...] Build OpenCV with Inference Engine to enable loading models from Model Optimizer

在 anaconda 环境中使用 pip ( pip install opencv-python) 安装也不起作用:

cv2.error: OpenCV(4.0.0) [...] Build OpenCV with Inference Engine to enable loading models from Model Optimizer


为了澄清起见,我已经使用 CMake 成功构建了 opencv 示例,并且可以运行可执行文件。这是他们的示例程序之一的输出:

欢迎使用 OpenCV 4.0.1-openvino

显然,OpenCV 以某种方式可用,我只是无法从 python 脚本中找到如何在我的 conda 环境中使用它。

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python - 使用 OpenVINO 运行 Facenet

我在使用 OpenVINO 时遇到问题。我试图在使用 OpenVINO 工具包转换模型后运行 facenet,但我无法使用.npy.pickle进行完整的人脸识别。我使用 OpenVino 工具包成功地将.pb文件转换为.bin.xml文件。

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tensorflow - 试图从冻结的 TF 模型中获取 openVino IR

我有一个给定的 inceptionV2 模型,我想使用 NCS2 在 rPi 上工作。示例工作正常。现在,我得到的模型是基于 ssd_inceptionv2 演示构建的,我知道它可以工作,因为我已经能够将该演示的冻结 pb 转换为 IR bin 和 xml 文件,并在 pi 上成功运行它们。但是,当我尝试将给定模型转换为 IR 时,它失败了。更具体地说,它以不同的方式失败,这取决于我如何尝试转换它。

给定的模型有一个冻结的 .pb 文件、检查点文件和一个 .pbtxt。转换 .pb 文件,我使用的命令是:

这给出了输入形状错误,我用 来补救--input_shape [1,299,299,3],但它只会导致错误:

无法推断节点的形状或值

“后处理器/BatchMultiClassNonMaxSuppression/MultiClassNonMaxSuppression/SortByField/TopKV2”

因此,我尝试重新冻结模型并在 graph.pbtxt 上运行转换。对于这两种方法,它都会引发错误,因为节点数分别为 0 和 1。

有什么想法我可能在这里做错了吗?

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raspberry-pi3 - 为什么英特尔 openvino R5 预编译的二进制文件在我的树莓派操作系统上给出“不可执行”?

预编译的 OpenVINO R5 发行版支持“raspbian 9”,并提供了一些预编译的库,用于与他们的“movidius”usb 棒接口。我试过了,例如他们的预编译“myriad_compile”程序确实在 raspbian 上运行。现在我在用 OpenADK 制作的定制操作系统上做同样的事情。它有官方的树莓派内核,使用 glibc 2.27,我也在使用 gcc 7.3.0。如果我运行完全相同的二进制文件,则会收到以下消息:

作为测试,我尝试在我的操作系统上运行来自 raspbian 的随机二进制文件,它工作正常。我还尝试在 raspbian 上从我的操作系统运行随机二进制文件,它也运行良好。

所以现在我有点困惑,还有什么可能是造成这种情况的原因。

我对 intel 二进制文件做了一个 readelf:

这是我的工具链从我自己的 OpenADK 操作系统编译的名为“watchdogctl”的随机可执行文件:

而这个来自 raspbian 9 的可执行文件在我的操作系统上运行没有问题,它甚至可以为较旧的 cpu 版本编译:

那么,我能否获得有关 raspbian 9 上存在的操作系统中缺少的内容的更多信息?我看到他们使用 glibc 2.24,但我有 2.27,所以我认为应该没问题,而且我有 gcc 7,他们使用 gcc 6,但这都是新的 ABI,所以我也不认为那里有问题.

欢迎任何建议!感谢

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python - 将 IR 加载到插件时,ssd_resnet50 模型卡住

我正在尝试使用 MYRIAD、Python API 在 NCS2 上运行SSD ResNet50 FPN COCO( ) 模型,但在将 IR 加载到插件时它会卡住并出现以下错误。ssd_resnet50_v1_fpn_shared_box_predictor_640x640_coco14_sync_2018_07_03

...

一直显示,Failed send ping message: X_LINK_ERROR直到我按 ctrl+C 杀死脚本。我注意到USB_WRITE_REQ错误,所以我认为它与 USB3 端口有关,但是当我尝试更轻的型号ssd_mobilenet_v2_coco时,它就像一个魅力。

这是生成IR的脚本(IR生成成功)

这是我用来测试的脚本

这是Python脚本的片段

我能想到为什么ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29有效而ssd_resnet50_v1_fpn_shared_box_predictor_640x640_coco14_sync_2018_07_03不是无效的唯一原因是前者的大小为 33MB,而后者的大小约为 100MB。我认为 SSD Resnet50 型号可能已经达到了我的笔记本电脑资源限制。如果这是原因,我该如何解决?我l_openvino_toolkit_p_2018.5.455在 Ubuntu 18.04 上使用。

SSD ResNet50 FPN COCO模型来自 TensorFlow Object Detection Models Zoo,并由 Openvino 工具包 ( https://software.intel.com/en-us/articles/OpenVINO-Using-TensorFlow ) 提供支持。

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c++ - Openvino:尝试在 Qt 中加载 CPU 插件时出现问题

在我的 PC 上安装并成功运行 OpenVino 演示后,我开始使用这个库在 Qt 中实现一个基本应用程序。我按照英特尔文档的描述进行了链接,并成功编译了应用程序。

当调试器到达 getPluginByDevice 调用时,应用程序会弹出一个异常(来自 ie_plugin_dispacher.hpp 的 getSuitablePlugin 方法(第 73 行))。

在此处输入图像描述

我在 Windows 10 机器上使用 MSVC2017 64bit 和 Qt 5.11.1。.pro 文件库调用是:

有没有人有同样的经历或知道发生了什么?

提前致谢,

塔纳西斯

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inference-engine - OpenVINO 验证应用程序:[警告] 未处理图像

我正在尝试运行 OpenVINO 推理引擎示例验证应用程序。根据OpenVINO IE 示例: Validation_app,我准备了这样的数据集:

当我运行 validation_app 时:

警告出来:

考虑到 .bmp 图像是 700x460 并且 .xml 文件的输入形状是 1x3x299x299,我尝试了:

但是警告仍然是一样的。

有谁知道如何修理它?

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python - 如何使用 OpenVINO 预训练模型?

我最近安装了 OpenVINO,但我不知道我应该如何提供输入并从 OpenVINO 预训练模型中获得预测。

有两个带有 .bin 和 .xml 后缀的文件,我刚刚使用过 keras,所以我不能在 opencv 中使用这个模型。

我找到了这段代码,但它没有用。

有错误代码:

我期望模型的预测,但我只是得到这个错误。

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python-multithreading - OpenVINO 在运行多个推理引擎时无法获得最佳性能

我正在运行多个 python 进程(在这种情况下使用多处理模块为 4 个)用于人员检测(使用 ssd mobilenet 模型),每个进程都有自己的 OpenVINO 推理引擎。每个进程的 FPS 都非常低(不超过 10)。我的怀疑是 CPU 没有得到最佳利用,因为每个引擎产生的线程数量很高,这增加了开销以及跨进程共享 CPU。
同样对于单个进程,当 OMP_NUM_THREADS 设置为 4 时,我的速度最高可达 60fps。

那么会是什么

  1. 在这种情况下 OMP_NUM_THREADS 的最佳值?
  2. 如何避免在每个进程之间共享 CPU?

目前我正在使用 OMP_NUM_THREADS 和 KMP_AFFINITY 变量,但只是在设置值时进行尝试。有关如何设置的任何细节都会非常有帮助。谢谢

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openvino - 我试图在线关注 Openvino 教程,但我被困在找不到 cmakelist

所以基本上我正在尝试遵循 youtube 上的 openvino 教程。他们在 Windows 10 上使用 ubuntu,所以我假设在终端中输入的一些代码只是略有变化。它达到了它告诉我的地步:

所以我在cmd中做到了

我可以知道发生了什么以及如何解决这个问题吗?我正在关注本教程

https://www.youtube.com/watch?v=6Ww_zLDGfII&list=PLDKCjIU5YH6jMzcTV5_cxX9aPHsborbXQ&index=5

非常抱歉任何格式问题。我是新来的