基於OpenVINO的端到端DL網絡-進一步解析OpenVINO提供的例子並且獨立出來(win+vs)


一、例子概覽

上圖中標紅的都是可以運行的例子,在上一個博客中已經提示。其它的是工具等輔助內容。
例子可以簡單分為3類,一類是
這個是和OpenCV相關的,可以參考;
一類是
這個是入門的,優先學習
余下的就是完整的例子,最后學習。
二、代碼框架
我們從 開始,它的代碼比較清晰
其中1-7對應的就是
integration_process.png
但是在不同的例子中是有不一樣的地方的。同時Intel在sample代碼中,也有前后不一致的地方,需要注意批判學習。
三、獨立出來
最后我們需要做的事將
super_resolution_demo
獨立出來,成為自己可以運行的例子,相關要點:
頭文件:
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
特別要注意shlwapi.lib要添加
其它:
結果:
 
、初步小結
例子中最為突出的問題就是 大量引用了外部庫,這是我們不需要的(比如GFlag),必須在后面的使用過程中進一步優化。3識別肯定是可以的。
此外就是模型了,模型在哪里?模型的遷移如何做?進一步研究。還有用什么數據集。
某種感覺,這個例子比較通用呀。





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