問題タブ [openvino]

こんにちは、私は OPENCV/CVAT を初めて使用します。openvino を使用して自動注釈を実行します。このミッションには YoloV3 を使用したいと考えています。

opencv/cvat/auto_annotation 用に Yolo モデルを OpenVINO 形式に変換する必要があります。 https://github.com/opencv/cvat/tree/develop/cvat/apps/auto_annotation .

カスタム モデルでタスクに注釈を付けるには、次の 4 つのファイルを準備する必要があります。

1. モデル構成 (*.xml) - ネットワーク構成を含むテキスト ファイル。
2. モデルの重み (*.bin) - トレーニング済みの重みを含むバイナリ ファイル。
3. ラベル マップ (*.json) - ラベル番号の文字列値を持つオブジェクトのような label_map ディクショナリを含む単純な json ファイル。
4. 解釈スクリプト (*.py) - ネット出力レイヤーを CVAT で処理できる定義済みの構造に変換するために使用されるファイル。このコードは、制限された python の環境内で実行されますが、str、int、float、max、min、range などの組み込み関数を使用することができます。

Yolo モデルを OpenVINO 形式に変換し、xml ファイルと bin ファイルを作成しました。マッピング lson ファイルを作成します。ここで、Yolo のリージョン ベースの出力用の解釈 Python スクリプトを作成する必要があります。どうやってやるの？tensorflow モデルから openvino への割り込みファイルはありますか?

完全に接続されたレイヤーの乗算および累積ステップを実行する次の C++ コードがあります (バイアスなし)。基本的には、ベクトル (入力) と行列 (重み) を使用してドット積を計算するだけです。AVX ベクトルを使用して操作を高速化しました。

動作しますが、スピードアップは私が期待したものとはかけ離れています。以下に示すように、カスタム内積層よりも 24 倍多くの操作を行う畳み込み層の方が時間がかかりません。これは意味がなく、改善の余地がもっとあるはずです。AVX を使用しようとするときの主な間違いは何ですか? (私は AVX プログラミングに慣れていないので、コードを完全に最適化するためにどこから始めるべきかを完全には理解していません)。

事前にすべての助けをありがとう！

tensorflow モデルを OpenVINO IR ファイルに変換しようとしています。次のアドレスから事前トレーニング済みのモデルをダウンロードしました。

http://download.tensorflow.org/models/object_detection/mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.tar.gz

次に、ファイルを抽出して「frozen_inference_graph.pb」という名前の.pbファイルを取得し、OpenVINOフォルダーで変換コマンドを使用しました

"IntelSWTools\openvino_2019.2.275\deployment_tools\model_optimizer\"

次のように：

しかし、次のエラーメッセージが表示されました。この問題を解決するために何かを変更するにはどうすればよいですか?

私は他の多くの tensorflow モデルを試しましたが、すべて同じ問題を抱えています。1.2.0から1.14.0までの異なる tensorflow バージョンを使用しましたが、同じです。

形状に関するキーワードが主な原因のようです。しかし、この問題を回避するために何かを追加するにはどうすればよいですか?

IRファイルが正しく生成されることを願っています。

コマンドでPythonスクリプトを実行するsudo python script.pyと、行にエラーが表示されます

エラーは

しかし、Pythonシェルを開いて実行すると

このエラーは発生しません。

違いの理由と、このエラーを修正する方法は何ですか?

私は考えていた。サイズが非常に大きいため、AWS Lambda でOpenVINOフレームワークを使用できますか? もしそうなら、どのように？