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スマート教室リンクである OpenVino の特定のデモに興味があります: https://github.com/opencv/open_model_zoo/tree/master/demos/smart_classroom_demo

しかし、私は上げられた手を検出する機能だけが欲しいので、ここで事前に訓練されたモデルを提供していることがわかります: 0001/FP16/

私の質問は、事前にトレーニングされたモデルをどのように利用できますか?

私は Python と C++ の両方で OpenCV の基本的な理解を持っているので、誰かがこのモデルの使用方法を段階的に説明する記事に実際に導くことができれば、非常に役に立ちます。

私は、OpenVino ネットワークを使用して着信要求の推論を実行する Python サーバーを作成しました。高速化するために、複数のスレッドでリクエストを受け取り、推論を同時に実行したいと考えています。私が何をしても、得られる時間は非並行ソリューションと同じであるようです。

openvino 2019.1.144 を使用して、Python で記述しています。推論を同時に実行するために、同じプラグインとネットワークに対して複数のリクエストを使用しています。

同期モードで 800 の推論を実行すると、平均が得られます。実行時間は 290 ミリ秒 非同期モードで実行すると、平均実行時間は 280 ミリ秒になります。これらは実質的な改善ではありません。私は何を間違っていますか？