MXnet 转 OpenVino,在树莓派上做的图片推理

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了MXnet 转 OpenVino,在树莓派上做的图片推理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

[在使用Movidius的模型优化器转换模型之前,需要先用MXNet的deploy.py将模型转换成部署模式,然后才能用movidius的优化器转换]

https://github.com/apache/incubator-mxnet/blob/master/example/ssd/deploy.py

cd ~
git clone https://github.com/apache/incubator-mxnet

mv tmp/*-0000.params tmp/ssd_resnet50_512-0000.params
mv tmp/*-symbol.json tmp/ssd_resnet50_512-symbol.json


python3 incubator-mxnet/example/ssd/deploy.py --network resnet50 --data-shape 512 --num-class 5 --prefix tmp/ssd_

cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer

python3 mo_mxnet.py --input_model ssd_resnet50_512-0000.params --input_shape [1,3,512,512]

python3 mo_mxnet.py --input_model ssd_resnet50_512-0000.params --input_shape [1,3,512,512] --data_type=FP16

参考下面的blog: https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/introduction_to_amazon_algorithms/object_detection_birds/object_detection_birds.ipynb

树莓派在计算棒上做的推理

 

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以上是关于MXnet 转 OpenVino,在树莓派上做的图片推理的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python 如果你发现一张脸,在树莓派上做点什么。另见https://www.cl.cam.ac.uk/projects/raspberrypi/tutorials/robot/face_det

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