树莓派派酒
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OpenVINO基于Unet模型对16位核磁图像语义分割推理和模型服务部署

这里我们采用的是二分类的Resnet_Unet模型进行训练，训练过程和之前文章所述。至于损失函数，本次测试使用focal loss，发现训练不稳定，最后依旧采用dice，也许最直接的就是最好的吧。

为什么要用openvino呢，因为现在在intel的cpu上openvino是最快的。而大多数边缘设备是没有显卡的！

OpenVINO基于Unet模型对16位核磁图像语义分割推理和模型服务部署_第1张图片

16位核磁320*320大小，OR转换命令如下

python mo.py --input_model resnet101_unet_H_dice_loss_int16_extend.pb --input_shape=[1,320,320,1]  --data_type FP32   --model_name resnet101_unet_H_dice_loss_int16_extend

 

 OpenVINO基于Unet模型对16位核磁图像语义分割推理和模型服务部署_第2张图片

推理效果展示：

OpenVINO基于Unet模型对16位核磁图像语义分割推理和模型服务部署_第3张图片

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