从0到1学习使用OAK——手掌检测示例-CFANZ编程社区

从0到1学习使用OAK——手掌检测示例

前言

Hello，大家好，这里是OAK中国，我是助手君。

本期内容将介绍如何在 DepthAI 上实现手掌检测，超级容易上手，快来试试吧。👐👐👐
你可以在演示中使用以下一组预先训练的模型：

▪ palm_detection 检测手掌

1.分析项目

项目地址

Palm Detection Model
Hand_Detection_and_Tracking

2.获取模型

初始模型从 PINTO_model_zoo 获取，其原始模型是 tflite，经Katsuya Hyodo转换为 tensorflow (.pb) 文件

Palm detection: https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/blob/main/033_Hand_Detection_and_Tracking/10_new_128x128/download_resources.sh

3.查看模型

使用 Netron 查看模型文件
开头可以看到输入层的形状和名称
在这里插入图片描述

结尾可以看到输出层的名字
在这里插入图片描述

4.模型转换为 IR 文件

openvino 支持直接转换 tensorflow 的模型：https://docs.openvinotoolkit.org/cn/latest/openvino_docs_MO_DG_prepare_model_convert_model_Convert_Model_From_TensorFlow.html

转换TensorFlow *模型

❶ 转到<OPENVINO_INSTALL_DIR>/deployment_tools/model_optimizer目录
❷ 使用mo.py脚本可以简单地将具有权重的.pb模型转换为.xml和.bin 文件：

mo.py  --reverse_input_channels \
  --input_model palm_detection.pb \
  --model_name palm_detection \
  --input input \
  --output classificators,regressors \
  --input_shape [1,128,128,3] \
  --data_type FP16 \
  --scale 127.5 \
  --mean_values [127.5,127.5,127.5]

5.查看转换的 IR 文件

使用 Netron 查看 xml 文件
与之前比对
在这里插入图片描述

这时可以看到输出的形状
在这里插入图片描述

6.IR 转换为 blob文件

将IR文件转换为blob文件:

export MYRIAD_COMPILE=$(find /opt/intel/ -iname myriad_compile)

$MYRIAD_COMPILE -m palm_detection.xml \
  -ip U8 \
  -VPU_MYRIAD_PLATFORM VPU_MYRIAD_2480 \
  -VPU_NUMBER_OF_SHAVES 4 \
  -VPU_NUMBER_OF_CMX_SLICES 4

7. 演示

手掌检测演示
在这里插入图片描述

参考资料

https://gitee.com/oakchina/depthai-experiments/tree/master/gen2-palm-detection
https://docs.oakchina.cn/en/latest/
https://www.oakchina.cn/selection-guide/

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