OpenVINO-YoloV3 项目教程

OpenVINO-YoloV3 项目教程

OpenVINO-YoloV3 YoloV3/tiny-YoloV3+RaspberryPi3/Ubuntu LaptopPC+NCS/NCS2+USB Camera+Python+OpenVINO 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenVINO-YoloV3

1. 项目介绍

OpenVINO-YoloV3 是一个开源项目，旨在将 YoloV3 和 tiny-YoloV3 模型与 OpenVINO 工具套件结合，使其能够在 Raspberry Pi 3、Ubuntu 笔记本电脑以及使用 NCS（Neural Compute Stick）或 NCS2 的设备上运行。该项目由 PINTO0309 维护，灵感来源于 mystic123/tensorflow-yolo-v3。

该项目的主要特点包括：

• 支持 YoloV3 和 tiny-YoloV3 模型。
• 能够在 Raspberry Pi 3 和 Ubuntu 笔记本电脑上运行。
• 支持 NCS 和 NCS2 设备。
• 提供 Python 和 C++ 版本的实现。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保你的环境满足以下要求：

• Ubuntu 16.04 x86_64 或 RaspberryPi3 Raspbian Stretch armv7l
• OpenVINO toolkit 2019 R1.0.1
• Python 3.5
• OpenCV 4.1.0-openvino
• Tensorflow v1.12.0 或 Tensorflow-GPU v1.12.0

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   git clone https://github.com/PINTO0309/OpenVINO-YoloV3.git
   cd OpenVINO-YoloV3
   

2. 安装依赖

   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行示例代码

   • 运行 YoloV3 模型：

     python3 openvino_yolov3_test.py
     

   • 运行 tiny-YoloV3 模型：

     python3 openvino_tiny-yolov3_test.py
     

   • 使用 NCS2 多设备运行 tiny-YoloV3 模型：

     python3 openvino_tiny-yolov3_MultiStick_test.py -numncs 1
     

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 物体检测：该项目可以用于实时物体检测，适用于监控摄像头、自动驾驶等领域。
• 嵌入式设备：由于支持 Raspberry Pi 3 和 NCS/NCS2，该项目非常适合在嵌入式设备上进行物体检测。

最佳实践

• 优化性能：在 Raspberry Pi 3 上运行时，由于 ARM 架构的性能限制，建议使用 tiny-YoloV3 模型以获得更好的性能。
• 多设备支持：使用 NCS2 多设备可以显著提高检测速度，特别是在需要高帧率的应用场景中。

4. 典型生态项目

• OpenVINO Toolkit：该项目依赖于 OpenVINO 工具套件，OpenVINO 是英特尔提供的一套工具，用于优化和部署深度学习模型。
• TensorFlow：YoloV3 模型的训练和转换依赖于 TensorFlow，TensorFlow 是一个广泛使用的深度学习框架。
• OpenCV：用于图像处理和显示结果，OpenCV 是一个开源的计算机视觉库。

通过以上步骤，你可以快速启动并使用 OpenVINO-YoloV3 项目进行物体检测。希望这篇教程对你有所帮助！

OpenVINO-YoloV3 YoloV3/tiny-YoloV3+RaspberryPi3/Ubuntu LaptopPC+NCS/NCS2+USB Camera+Python+OpenVINO 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenVINO-YoloV3