OpenVINO學習系列1

openvino介紹

使用openvino toolkit 實時推斷

opencv呼叫faster-rcnn物件檢測網路

核心元件與功能

openvino主要包括兩個核心元件乙個預訓練模型庫

核心元件-模型優化器

模型優化器model optimizer，模型優化器支援的深度學習框架包括

-onnx-tensorflow-caffe-mxnet

核心元件-推斷引擎推斷引擎(inference engine)支援硬體指令集層面的深度學習模型加速執行，同時對傳統的opencv影象處理庫也進行了指令集優化，有顯著的效能與速度提公升。支援的硬體平台包括如下：

-gpu-gpu-fpga-myriad(英特爾加速計算棒第一代與第二代)-hddl-gan

公開模型庫intel發布的大量預訓練模型，這些模型包括

這些模型庫涵蓋了很多視覺應用場景的通用模型，可以快速的搭建專案原型，得到效果，同時還支援把tensorflow/caffe等框架訓練出來的模型通過模型優化器，優化處理成為二進位制ir模型。

使用預訓練模型實現車輛與車牌檢測

opencv4.0 dnn模組支援直接載入這些模型，api為：

net cv::dnn::readnetfrommodeloptimizer(
const string &xml,
const string &bin)其中
xml表示模型配置資訊檔案
bin表示二進位制的模型檔案

在opencv dnn中載入車輛與車牌檢測模型，**如下：

// 載入模型
net net = readnetfrommodeloptimizer(xmlinfo, binmodel);
net.setpreferablebackend(dnn_backend_inference_engine);
net.setpreferabletarget(dnn_target_cpu);

使用模型進行****如下：

// 執行網路
mat blob = blobfromimage(image, 1.0, size(300, 300), scalar(), false, false, 5);
net.setinput(blob);
mat detection = net.forward();

對輸出的detection進行解析之後顯示:

// 解析輸出結果
for (int i = 0; i < detectionmat.rows; i++) 
}

執行結果如下所示：

影象大小為1600x1200

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