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基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)

一、例子概览




基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_头文件


上图中标红的都是可以运行的例子,在上一个博客中已经提示。其它的是工具等辅助内容。


例子可以简单分为3类,一类是



基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_数据集_02


这个是和OpenCV相关的,可以参考;


一类是



基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_OpenCV_03


这个是入门的,优先学习


余下的就是完整的例子,最后学习。


二、代码框架


我们从

开始,它的代码比较清晰


基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_数据集_04


其中1-7对应的就是



基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_数据集_05


但是在不同的例子中是有不一样的地方的。同时Intel在sample代码中,也有前后不一致的地方,需要注意批判学习。


三、独立出来


最后我们需要做的事将


super_resolution_demo


独立出来,成为自己可以运行的例子,相关要点:


头文件:

基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_头文件_06


lib文件:


C:\Users\Administrator\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build\intel64\Debug\gflags_nothreads_static.lib


C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\inference_engine\lib\intel64\Debug\inference_engined.lib


C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\opencv\lib\opencv_world410d.lib


C:\Users\Administrator\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build\intel64\Debug\cpu_extension.lib


C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\inference_engine\lib\intel64\Debug\tbb_debug.lib


shlwapi.lib


特别要注意shlwapi.lib要添加


其它:



基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_数据集_07


结果:



基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_OpenCV_08


 


四 、初步小结


例子中最为突出的问题就是 大量引用了外部库,这是我们不需要的(比如GFlag),必须在后面的使用过程中进一步优化。3识别肯定是可以的。



基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_OpenCV_09


此外就是模型了,模型在哪里?模型的迁移如何做?进一步研究。还有用什么数据集。


某种感觉,这个例子比较通用呀。




​​来自为知笔记(Wiz)​​




附件列表


 


一、例子概览



基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_头文件


上图中标红的都是可以运行的例子,在上一个博客中已经提示。其它的是工具等辅助内容。


例子可以简单分为3类,一类是



基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_数据集_02


这个是和OpenCV相关的,可以参考;


一类是



基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_OpenCV_03


这个是入门的,优先学习


余下的就是完整的例子,最后学习。


二、代码框架


我们从

开始,它的代码比较清晰


基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_数据集_04


其中1-7对应的就是



基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_数据集_05


但是在不同的例子中是有不一样的地方的。同时Intel在sample代码中,也有前后不一致的地方,需要注意批判学习。


三、独立出来


最后我们需要做的事将


super_resolution_demo


独立出来,成为自己可以运行的例子,相关要点:


头文件:

基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_头文件_06


lib文件:


C:\Users\Administrator\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build\intel64\Debug\gflags_nothreads_static.lib


C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\inference_engine\lib\intel64\Debug\inference_engined.lib


C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\opencv\lib\opencv_world410d.lib


C:\Users\Administrator\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build\intel64\Debug\cpu_extension.lib


C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\inference_engine\lib\intel64\Debug\tbb_debug.lib


shlwapi.lib


特别要注意shlwapi.lib要添加


其它:



基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_数据集_07


结果:



基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_OpenCV_08


 


四 、初步小结


例子中最为突出的问题就是 大量引用了外部库,这是我们不需要的(比如GFlag),必须在后面的使用过程中进一步优化。3识别肯定是可以的。



基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)_OpenCV_09


此外就是模型了,模型在哪里?模型的迁移如何做?进一步研究。还有用什么数据集。


某种感觉,这个例子比较通用呀。




​​来自为知笔记(Wiz)​​




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