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  • 基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)

    一、例子概览

    上图中标红的都是可以运行的例子,在上一个博客中已经提示。其它的是工具等辅助内容。
    例子可以简单分为3类,一类是
    这个是和OpenCV相关的,可以参考;
    一类是
    这个是入门的,优先学习
    余下的就是完整的例子,最后学习。
    二、代码框架
    我们从开始,它的代码比较清晰
    其中1-7对应的就是
    integration_process.png
    但是在不同的例子中是有不一样的地方的。同时Intel在sample代码中,也有前后不一致的地方,需要注意批判学习。
    三、独立出来
    最后我们需要做的事将
    super_resolution_demo
    独立出来,成为自己可以运行的例子,相关要点:
    头文件:
    lib文件:
    C:UsersAdministratorDocumentsIntelOpenVINOinference_engine_samples_buildintel64Debuggflags_nothreads_static.lib
    C:Program Files (x86)IntelSWToolsopenvinodeployment_toolsinference_enginelibintel64Debuginference_engined.lib
    C:Program Files (x86)IntelSWToolsopenvinoopencvlibopencv_world410d.lib
    C:UsersAdministratorDocumentsIntelOpenVINOinference_engine_samples_buildintel64Debugcpu_extension.lib
    C:Program Files (x86)IntelSWToolsopenvinodeployment_toolsinference_enginelibintel64Debug bb_debug.lib
    shlwapi.lib
    特别要注意shlwapi.lib要添加
    其它:
    结果:
     
    、初步小结
    例子中最为突出的问题就是 大量引用了外部库,这是我们不需要的(比如GFlag),必须在后面的使用过程中进一步优化。3识别肯定是可以的。
    此外就是模型了,模型在哪里?模型的迁移如何做?进一步研究。还有用什么数据集。
    某种感觉,这个例子比较通用呀。





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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/11280981.html
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