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最初的时候对OpenVINO完全陌生,在Github上搜索也有一大堆令人眼花缭乱的东西,甚至于OpenVINO的源代码是哪个,YOLO-OpenVINO和OpenVINO-YOLOv3有什么区别都不知道。直到这两天慢慢接触了之后才有所了解,特地在此记录一下。
从Intel的官方文档了解到,OpenVINO工具包包含下列组件:
DLDT (Deep Learning Deployment Toolkit)
深度学习部署工具包,是OpenVINO的核心,也是我要研究的OpenVINO源代码的核心。其github链接为:https://github.com/opencv/dldt,内部又包含四个内容:
深度学习模型优化器(Deep Learning Model Optimizer )
一种跨平台的命令行工具,用于导入模型并使用推理引擎为最佳执行做好准备。模型优化器导入,转换和优化模型,这些模型在流行的框架中训练,例如Caffe *,TensorFlow *,MXNet *,Kaldi *和ONNX *。
深度学习推断引擎(Deep Learning Inference Engine)
一种统一的API,允许对许多硬件类型进行高性能推断,包括英特尔®CPU,英特尔®集成显卡,英特尔®Movidius™神经计算棒,英特尔®神经计算棒2和采用英特尔®的英特尔®视觉加速器设计Movidius™VPU
演示和示例(Samples)
一组简单地控制台应用程序,演示如何在应用程序中使用推理引擎。
工具(Tools)
一组简单的控制台工具,用于校准和测量模型的精度
开放预训练模型(Open Model Zoo)
是intel的计算机视觉的工具箱中提供的预训练模型,用于学习和演示目的的预训练模型或开发深度学习软件。这些模型优化过,可以直接拿来用于加速产品开发与部署。Github链接:https://github.com/opencv/open_model_zoo
Demos
Console applications that demonstrate how you can use the Inference Engine in your applications to solve specific use-cases。
Tools
Additional tools to download models and check the accuracy。
Documentation for Pre-trained Models
Documentation for the pre-trained models available in the Open Model Zoo repo
OpenCV
Intel开发的用于图像处理,分析,机器视觉的开源函数库。
Github链接:https://github.com/opencv/opencv
OpenCL
OpenCL全称Open Computing Language即开放计算语言。OpenCL为异构平台提供了一个编写程序,尤其是并行程序的开放的框架标准。OpenCL所支持的异构平台可由多核CPU、GPU或其他类型的处理器组成。提供Intel驱动程序和运行时程序。
Intel® Media SDK
OpenVX*
Intel’s implementation of OpenVX* optimized for running on Intel® hardware (CPU, GPU, IPU).
python
import cv2
GCC 3.4 or higher
Linux环境下的编译器,我安装的系统Ubuntu18.04已经安装过,通过gcc --version查看,我的版本是7.3.0
cmake2.8 or higher
跨平台编译工具,在不同平台下生成不同编译文件,如Linux下的makefile。在安装OpenVINO时自动安装,“cmake --version”,我的显示3.10.2
Python3.5 or higher
上层应用程序开发语言,我的是自己安装的版本,3.6.4
在Github上搜索时会出现大量相关的代码库,前期对这些代码不熟悉的话很可能会比较混乱。
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