openvino中两个demo的运行

最新推荐文章于 2023-05-29 16:57:39 发布
原创 最新推荐文章于 2023-05-29 16:57:39 发布 · 1.1k 阅读 · 1 ·
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opevino加速图像分类问题在这里插入图片描述
这是我自己在运行openvino的图像分类demo时遇到的问题，解决它的方法是进入c盘，在进入windows进入system32进drivers进etc，打开hosts（这里要下载notepad++，使用它来打开这个文件）。在这里插入图片描述
下面便是更改里面数据，下图就是更改的数据。在这里插入图片描述
当运行推理管道验证脚本时，我遇到了缺少dll动态库的问题，在这里插入图片描述
解决方法，在网上找到相对应的dll动态库，保存下来，放入system32中，即可完成。在这里插入图片描述
下面是我在openvino下，分别在CPU，intel神经计算棒,集显上运行FPS的对比
当在CPU运行时，在这里插入图片描述
当在intel神经计算棒上运行时

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pythonopencv安装教程_干货 | 图文教程 OpenVINO 安装+demo运行 + VS配置
weixin_36210213的博客
02-09 1407
OpenVINO简介OpenVINO 是Intel开源的一套基于计算机视觉模型的加速框架,可以让计算机视觉模型在cpu上获得十倍及以上的加速。其包含四大模块：(1) 推断引擎：加载模型、加速执行、异步与同步、多线程支持。(2) 模型优化器：模型转换、 模型压缩、 32F/16F、 模型优化 。(3) 预训练模型：人脸检测、 行人检测、 车辆检测、 车牌识别、 道路分割、 姿...
在Ubuntu 18.04上部署Intel OpenVINO Toolkit并使用CPU与iGPU运行官方人脸识别Demo
weixin_43741611的博客
04-17 7896
本博客
Python-OpenVINOToolkit预先训练的深度学习模型和示例
08-10
OpenVINO Toolkit - 预先训练的深度学习模型和示例
跑一个 OpenVINO 的 demo
runzhliu大数据/容器日记
09-21 643
上周在公司听了 Intel 的代表来介绍他们的 AI 芯片，Spring Hill (NNP-I 1000)，关于这个芯片的资料，具体可以看看这个下面的 PPT。 https://newsroom.intel.com/wp-content/uploads/sites/11/2019/08/Intel-Nervana-NNP-I-HotChips-presentation.pdf 因为 GPU ...
OpenVino学习2 --- Demo篇
P_B_Y的博客
05-02 1273
deployment_tools开发套件中自带 demo 相关解析 C:\Intel\openvino_2021.3.394\deployment_tools\demo 1、demo_benchmark_app.bat 功能： 测试不同 AI 加速硬件的运行时间（Duration）、延时（Latency）、吞吐量（Throughput） 命令： demo_benchmark_app.bat -d CPU 输出： demo_benchmark_app.bat -d GPU 2、demo_sec
分享 | OpenVINO 中两个 demo 的运行
OpenVINO的博客
09-28 510
分享 | OpenVINO 中两个 demo 的运行 爱分享的 OpenVINO 中文社区 内容来源| 席柯 内容排版| 李擎 原文链接| https://blog.youkuaiyun.com/weixin_48397887/article/details/107633439 正文 OpenVINO 加速图像分类问题 这是我自己在运行 OpenVINO 的图像分类 demo 时遇到的问题，解决它的方法是进入c盘，在进入 windows进入system32进drivers进etc，打开hosts（这里要下载note
OpenVINO学习：2.跟Demo学VINO
2508老干部的博客
08-09 489
本篇博客旨在讲解OpenVINO套件中模型转换和推理引擎Demo所在文件。 OpenVINO的安装在其官网上步骤较为详细，OpenVINO工具套件安装参照此文档可完成OpenVINO安装，在此不做赘述。本人安装的版本为2020.4，系统为ubuntu16.04。不同版本OpenVINO在目录结构上可能会存在一些差异。 OpenVINO工具套件安装完成后可以/opt/目录下看到/Intel/目录。 OpenVINO目录结构 如上图所示，在OpenVINO ...
Linux C++ OpenVINO 物体检测 Demo
09-13
OpenVINO包含Model Optimizer和Inference Engine两个主要部分。Model Optimizer是一个离线转换工具，它将预训练的深度学习模型（如TensorFlow、PyTorch或Caffe格式）转化为 Intermediate Representation (IR) 文件，...
【学习笔记】编译运行OpenVino的Inference Engine范例和Demo程序
u013688268的博客
02-26 2088
目的：编译运行Inference Engine范例是为了验证OpenVINO工具的开发环境是否完整，为后续做开发做准备。 准备：编译OpenVINO自带的Samples范例过程，首先需要确保Cmake（≥3.14版本）与Visual Studio（2015或2017或2019）都安装完毕 第一步：进入samples目录，输入cmd，运行该目录下的build_samples_msvc.bat cd /d C:\Intel\openvino_2021\inference_engine\samples\cpp
OpenVINO计算机视觉模型加速-002
张金玉的专栏
06-23 646
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/dnn.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace cv::dnn; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { ...
OpenDrive格式车联网地图demo2个
06-22
OpenDrive是一种比较成熟的开源的描述道路结构的格式，其自身格式为xml文件，主要用于自动驾驶领域，是一种高精度的地图标准。资源内有两个OpenDrive格式的自动驾驶地图，可以用于研发测试。
高精度地图OpenDrive格式详解
05-17
OpenDRIVE® is an open file format for the logical description of road networks. It was developed and is being maintained by a team of simulation professionals with large support from the simulation industry. Its first public appearance was on January 31, 2006.
OpenDRIVE详细地图格式说明
04-10
OpenDRIVE详细地图格式说明，提供了VIRES公司的详细地图格式说明，是地图行业专业的说明文档，适用于无人驾驶或者地图定位研究
OpenVidu(三) 服务器
kissmeanus的博客
05-29 892
目前OpenVidu最新的版本为2.27.0，支持的服务器达到了6种，JAVA，NodeJs，Python，.NET，Ruby，PHP。下载地址：https://github.com/OpenVidu/openvidu-tutorials/archive/refs/heads/master.zip。Demo部分我采用NodeJs做讲解，我自己开发用的是Python，因为要做图像识别，Python要方便得多。1、下载前后台源码包，从Git上下载zip包或者是用命令下载，我是下载的zip包的方式。
OpenVidu 第一章 基本概念
kissmeanus的博客
05-29 1611
那是在一个会议室中，还存在建立会议室，管理会议成员（踢人，禁言），设置密码，转发视频，录制视频、查看在线人数，查看通讯质量，录制会议 等管理会议室的功能。同时在功能上做了很多的扩展，基本上开箱即用。原作者的目标是以一种低侵入的方式，使你的现有应用，快速的集成web-rtc功能。有了这个玩意，web-rtc基本就能搞了，但是用起来很麻烦，自己还需要添加很做的扩展应用，才能完成一个产品。主要的作用是管理会议室实例和通讯的连接的。5、一旦用户加入会议，就可以共享屏幕，或者分享摄像头了，推送一个视频/音频流。
视频会议OpenVidu局域网部署与踩坑
qq_34564101的博客
09-23 4961
官方DOC地址：https://docs.openvidu.io/en/2.15.0/ 中文DOC地址：http://openvidu_cn.gitee.io/openvidu_docs_cn/docs/home（不太全最好与官方做对照） 前提，本文档是Docker部署openVidu说明，如果想直接在系统部署，请参照寻找其他文章。 一 环境说明： 系统：windows 10 专业版 docker类型：docker for windows docker版本：2.3.0.5 二 准备： 首先确认
在windows下进行Openvidu webAPP开发
jackson031的专栏
01-09 3782
在windows下进行Openvidu webAPP开发 @(Openvidu)[web,IDE] 概述 Openvidu视频会议包括KMS(媒体服务）、Openvidu-server（会议服务）、WebAPP（Web网站）。 而一般的业务应用都只是需要进行WebApp开发即可。官方文档上介绍的为linux下的开发使用的过程。下面将介绍如果在windows下使用IDE进行开发调试。
OpenDrive地图格式解析——案例分析
comeo_outh的博客
12-03 2490
这里写自定义目录标题基本介绍header道路道路类型道路高程车道 基本介绍 opendrive是一种高精度地图的规范格式，也就是说在制作地图时按官网给的方式写入地图数据，就是一张opendrive格式的高精度地图了。 opendrive可以导入许多仿真软件中，比如说preScan、VTD、Sumo等等，前两者要求都是1.4版本的opendrive地图，Sumo有转换工具。 官方教程里给的示例在网站上搜不到，这里分析自己写的一个1.4版本下的.xodr文件小例子，便于大家理解。 示例中缺少数值，可以按自己的道
vs配置openvino
最新发布
03-20
### 如何在 Visual Studio 中配置 OpenVINO 环境 #### 安装 Dev Tools 和 Runtime 为了成功配置 OpenVINO，在安装过程中需要完成两个主要部分：Dev Tools 的安装以及 Runtime 的设置。这一步骤可以通过官方提供的安装程序来实现，确保选择了完整的工具链选项[^1]。 #### 创建项目并配置属性表 当使用 Visual Studio 2019 来配置 OpenVINO 开发环境时，可以按照以下方式操作。首先创建一个新的 C++ 控制台应用程序项目，并将其命名为 `openVINO2021_demo` 或其他自定义名称。如果处于 Debug 模式下，则需通过右键点击解决方案资源管理器中的项目名，在弹出菜单中选择“属性”，随后添加新的项目属性表以支持调试功能[^2]。 #### 设置包含目录 对于无论是 Debug 还是 Release 构建模式下的 Include 路径设定保持一致即可满足需求。具体做法是在项目的属性窗口里找到 VC++ 目录项下的 “Include Directories” 字段，向其中加入如下路径作为头文件检索位置： ```plaintext E:\OpenVINO\openvino_<version>\deployment_tools\inference_engine\include ``` 这里 `<version>` 应替换为你实际使用的版本号，比如 `2019.3.334` 对应于较早的一个发行版情况[^3]。 #### 添加库目录与链接依赖 除了指定 include 文件夹外，还需要告知编译系统到哪里寻找预构建好的 .lib 文件用于静态或动态连接目的。同样地，在相同的属性对话框界面内定位至 Library Directory 下面追加相应的 lib 子目录地址；与此同时也要记得把必要的运行时刻库名字填入 Linker 输入字段之中以便顺利完成最终可执行体生成过程。 以下是典型情况下可能涉及的一些关键参数调整实例展示（假设采用的是 Windows 平台上基于 MSVC 工具集的工作流）: - **Library Directories**: ```plaintext E:\OpenVINO\openvino_<version>\deployment_tools\inference_engine\external\tbb\lib; E:\OpenVINO\openvino_<version>\deployment_tools\inference_engine\lib\intel64; ``` - **Additional Dependencies** (for linker): ```plaintext inference_engine_legacy.lib;inference_engine_transformations.lib;tbb.lib; ``` 以上各条目均依据实际情况作出适当修改后应用之。 #### 编写测试代码验证环境有效性 最后编写一段简单的推理引擎初始化逻辑片段用来确认整个集成流程无误。下面给出了一种基本形式供参考： ```cpp #include <ie_core.hpp> #include <iostream> int main() { try { InferenceEngine::Core ie; std::cout << "Available devices: " << ie.GetMetric(Common::DEVICE_CPU, METRIC_KEY(AVAILABLE_DEVICES)).as<std::string>() << "\n"; } catch (const std::exception& e) { std::cerr << "Error occurred: " << e.what() << '\n'; return EXIT_FAILURE; } return EXIT_SUCCESS; } ``` 上述源码尝试列举当前可用硬件加速单元列表，若能正常打印相关信息则表明前期准备工作均已就绪。 ---
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