darknet模型转openvino

Darknet模型与Tensorflow模型相互转换        目前darknet框架下的模型训练都是在C环境下训练的,难免较为晦涩,如果能将模型转换到Tensorflow环境下完成模型的训练,在将训练好的权重转为Darknet可以识别的权重部署到实际应用中。这样就可以将算法的训练和实际部署分开! 1、将Darknet框架下的.cfg与.weights 转为Tensorflow框架下的.cpkt模型 先clone这个项目,用于darknet模... 阅读详情

0. 拢共分为两步,一是darknet转tensorflow,二是tensorflow转openvino

1. darknet转tensorflow

  • conda创建python3.6虚拟环境
  • 安装tensorflow==1.11.0
  • git clone https://github.com/mystic123/tensorflow-yolo-v3.git
  • cd tensorflow-yolo-v3
  • python convert_weights_pb.py --class_names coco.names --data_format NHWC --weights_file yolov3.weights
  • 就会在当前文件夹生成frozen_darknet_yolov3_model.pb

2. tensorflow转openvino

  • cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer
  • pip install -r requirements_tf.txt
  • python3 mo_tf.py --input_model /home/lwd/code/dl/tensorflow-yolo-v3/frozen_darknet_yolov3_model.pb --tensorflow_use_custom_operations_config extensions/front/tf/yolo_v3.json --batch 1 -o /home/lwd/code/dl/ie/model

3. 测试

cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/open_model_zoo/demos/python_demos/object_detection_demo_yolov3_async
python object_detection_demo_yolov3_async.py -m /opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/frozen_darknet_yolov3_model.xml -i /home/lwd/Videos/VID_20200615_103705.mp4 -d CPU
Darknet网络(深度学习) 在深度学习中,Darknet是一个轻量级的神经网络框架,最初由Joseph Redmon开发,主要用于计算机视觉任务,尤其是目标检测。它以其速度和效率而闻名,尤其是YOLO(You Only Look Once)系列模型,它们可以在实时或接近实时的速度下进行目标检测。在深度学习中,残差块(Residual Block)是一种常用的建筑模块,最初由Kaiming He等人在提出的深度残差学习网络(ResNet)中引入。 阅读详情

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