Это 4-й день моего участия в августовском испытании обновлений.Подробности о событии:Испытание августовского обновления
Программно-аппаратная среда
- ubuntu 18.04 64bit
- openvino_2020.3.341
- yolov5 4.0
что такое опенвино
openvinoявляется решением дляintelРешение для развертывания глубокого обучения на аппаратной платформе, поддерживающееwindows,linuxиmacOS.
Создание среды Openvino
ссылка для скачивания:software.Intel.com/content/woohoo…
После скачивания разархивируйте и войдите в каталог
tar xvf l_openvino_toolkit_p_2020.3.341.tgz
cd l_openvino_toolkit_p_2020.3.341
Выполните сценарий, чтобы начать установку в соответствии с запросом
# 或者使用带GUI界面的安装脚本sudo ./install_GUI.sh
sudo ./install.sh
Нажмите Enter, чтобы продолжить
Вариант 2, не соглашаться на сбор моей информации
Нажмите Enter, чтобы продолжить
Согласитесь и начните установку
Нажмите Enter, чтобы продолжить
На этом установка окончена
Затем проверьте, прошла ли установка успешно.
cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo
./demo_security_barrier_camera.sh
./demo_security_barrier_camera.sh -d GPU(测试gpu环境)
Это указывает на то,openvinoУстановка среды прошла успешно.
Здесь следует отметить, что поскольку в процессе установки скрипт уже настроил для нас соответствующее окружение, то нам не нужно делать никаких настроек, когда мы идем на тест. Но если следующая загрузка или открытие новогоterminal, нам нужно сбросить среду и выполнить
source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh
Или напрямую напишите приведенную выше команду в~/.bashrc, вам не нужно нажимать его каждый раз вручную.
содержание/opt/intelподopenvinoиopenvino_2020.3.3412 каталога, по сути это одно и то же,openvinoявляется файлом мягкой ссылки.
пт в onnx
Сначала подготовьте зависимости
pip install onnx coremltools networkx defusedxml
Из-за текущегоopenvinoверсияonnx opsetПоддержка после версии 11 глючит, поэтому файлы нужно модифицироватьmodel/export.py, оригиналopset_versionИзмените с 12 на 10 следующим образом.
torch.onnx.export(model, img, f, verbose=False, opset_version=10, input_names=['images'],
output_names=['classes', 'boxes'] if y is None else ['output'])
Далее вы можетеyolov5изptПреобразовать модель вonnxформат, здесь мы используем собственныйyolov5s.ptмодель для тестирования
python models/export.py --weights weights/yolov5s.pt --img-size 640 --batch-size 1
После конвертации будетweightsсоздается в папкеyolov5s.onnx
onnx в ир
irкоторыйIntermediate Representation,openvinoОптимизатор модели для (Model Optimizer) преобразует данную модель в стандартнуюirотформатировать и оптимизировать.
использоватьopenvinoВстроенный скрипт можно сделать из.onnxприбыть.binи.xmlпреобразование, команда выглядит следующим образом
mo.py --input_model weights/yolov5s.onnx
Вы можете видеть, что нынешнее поколениеyolov5s.binиyolov5s.xml
опенвино тест
использовать здесьc++Программа тестирования письменного языка, адрес для скачивания:GitHub.com/convenient 029 quota/лет…, большое спасибо авторуfb029edдоля
cd yolov5_cpp_openvino/demo
mkdir build
cmake ..
make
./detect_test
Необходимо преобразовать ранее сгенерированныйyolov5s.bin,yolov5s.xmlи тестовое изображение, скопированное вresкаталог, переименуйте изображение вbus.jpg