Win 10安装和使用OpenVINO指南-详细版

 

1. 安装OpenVINO

安装包使用的是w_openvino_toolkit_p_2021.2.185.exe。资源可在这里下载。

1.1 软件配置要求

  • Microsoft Visual Studio* with C++ 2019, 2017, or 2015 with MSBuild
  • CMake 3.4 or higher 64-bit
  • Python 3.6 or higher

这里我使用Python 3.7.9,Visual Studio 2019。

这里要提醒,Python不要使用Anaconda里的,使用系统环境中配置的Python环境。

1.2 安装步骤

1.2.1 安装可执行文件

双击w_openvino_toolkit_p_2021.2.185.exe进行安装。

Win 10安装和使用OpenVINO指南-详细版_第1张图片

选择提取文件所保存的位置。

将Intel的路径设置为D:\Installed\Intel

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完成之后可能会提示需要重启电脑。

如果需要依赖的软件没有安装,在安装过程会出现提示

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1.2.2 设置环境变量

打开CMD,

cd D:\Installed\Intel\openvino_2021\bin
setupvars.bat

输出为

这种设置只是在当前cmd窗口有效,一旦关闭cmd就失效了,下次需要重复这样的操作。永久有效的方式是将Python安装路径添加到环境变量Path中。

1.2.3 配置Model Optimizer

OpenVINO支持Caffe, TensorFlow, MXNet, and ONNX,可以将它们训练的模型转化成IR格式供推理引擎使用。

IR格式的数据包含两个文件:

  • .xml:描述网络的拓扑结构
  • .bin:包含权重和偏差的二进制数据

进入目录

cd D:\Installed\Intel\openvino_2021.2.185\deployment_tools\model_optimizer\install_prerequisites
install_prerequisites.bat

输出为:

Win 10安装和使用OpenVINO指南-详细版_第4张图片

如果要单独配置某个框架,则分别执行

(1)Caffe

install_prerequisites_caffe.bat

(2)Tensorflow

install_prerequisites_tf.bat

(3)MXNet

install_prerequisites_mxnet.bat

(4)ONNX

install_prerequisites_onnx.bat

(5)Kaldi

install_prerequisites_kaldi.bat

2. 使用OpenVINO

进入到如下目录,该目录中有使用OpenVINO的示例

cd D:\Installed\Intel\openvino_2021.2.185\deployment_tools\demo

2.1 

运行

demo_squeezenet_download_convert_run.bat

会自动下载一个训练好的SqueezeNet model,并且使用Model Optimizer转化成IR格式的数据。

存在的问题:

(1)会遇到HTTP连接超时,解决方法是将demo_squeezenet_download_convert_run.bat中的102行注释掉

直接复制模型所在github工程https://github.com/forresti/SqueezeNet里边的SqueezeNet_v1.1.caffemodel和deploy.prototxt到模型子目录C:\Users\Administrator\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\models\public\squeezenet1.1,并重命名为squeezenet1.1.caffemodel和squeezenet1.1.prototxt。然后运行脚本正常。

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2.2 车牌检测

运行

demo_security_barrier_camera.bat

存在的问题:

(1)会遇到HTTP连接超时,解决方法为

cd D:\Installed\Intel\openvino_2021.2.185\deployment_tools\tools\model_downloader
python downloader.py

Win 10安装和使用OpenVINO指南-详细版_第6张图片

根据显示的错误信息,我们需要下载模型

python downloader.py --name vehicle-license-plate-detection-barrier-0106 #name后面是模型的名字

FP32 意思是 32位精度模型。

同时,我们还需要下载模型

python downloader.py --name license-plate-recognition-barrier-0001

再将下载的两个模型

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拷贝到C:\Users\Administrator\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\ir\intel。

再执行,

demo_security_barrier_camera.bat

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