DYF的博客

OpenVINO+DBNet实时OCR文本检测1. 简介DBNet算法是今年来非常流行的文本检测算法，该算法在众多的实际场景中具有很好的检测性能，如百度的ppocr也是使用了DBNet作为文本检测阶段的算法。更详细的介绍：（1）知乎-DBNet阅读笔记（2）论文：Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization（3）作者实现的代码（4）WenmuZhou实现的代码-推荐2.模型结构模型结构：经典的FPN网络+后

1. 安装X11支持sudo apt install x11-xserver-utils2. 允许访问权限# 允许所有用户访问显示接口xhost +3. 运行dockerdocker run -it -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -e DISPLAY=unix$DISPLAY <image_name>root@f033bb228029:/opt/intel/openvino_2021.3.394/deployment_tools/demo#

--input_model INPUT_MODEL, -w INPUT_MODEL, -m INPUT_MODEL Tensorflow*: a file with a pre-trained model (binary or text .pb file after freezing). Caffe*: a model proto file with model weights Tensorflow *：具有预训练模型的文件（冻结后的二进制或文本.pb文件）。 Caffe *：具有模型权重的模型原

OpenVINO Model Optimizer转换时的预处理preprocess

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Docker opencvino教程首先，确保你已经安装了docke。1. 使用指令搜索openvino# 本地镜像docker images# 搜索openvino docker镜像[root@abc123 /]# docker search openvinoNAME DESCRIPTION STARS OFFICI