Open Model Zoo 演示

Open Model Zoo 演示应用程序是控制台应用程序,提供强大的应用程序模板来帮助您实施特定的深度学习场景。这些应用程序涉及越来越复杂的处理流程,从多个同时运行推断的模型中收集分析数据,比如在视频流中检测某个人,以及检测其体貌特征,如年龄、性别和情绪状态。

对于英特尔® 发行版 OpenVINO™ 工具套件,安装后可在以下目录中获得演示:<INSTALL_DIR>/deployment_tools/open_model_zoo/demos。演示也可以从 Open Model Zoo GitHub 存储库中获取。C++、C++ G-API 和 Python* 版本分别位于 cppcpp_gapipython 子目录中。

Open Model Zoo 包括以下演示:

可供演示使用的媒体文件

要运行演示应用程序,您可以使用来自以下位置的媒体文件集合中的图像和视频:https://github.com/intel-iot-devkit/sample-videos

支持预训练模型的演示

注意:推理引擎 HDDL 插件仅在专有发行版中可用。

您可以使用 OpenVINO 模型下载器下载英特尔预训练模型公共预训练模型

构建演示应用程序

为了能够构建演示,您需要从二进制包中获取推理引擎和 OpenCV 环境,该包可作为专有分发来提供。请在演示构建之前运行以下命令(假设二进制包已安装到 <INSTALL_DIR>):

source <INSTALL_DIR>/deployment_tools/bin/setupvars.sh

您还可以使用从 openvino 存储库构建的推理引擎,手动构建演示。在这种情况下,请将 InferenceEngine_DIR 环境变量设置到包含 InferenceEngineConfig.cmake 的文件夹中,以及 ngraph_DIR 设置到构建文件夹中包含 ngraphConfig.cmake 的文件夹。还请将 OpenCV_DIR 设置指向 OpenCV 包以便使用。推理引擎和演示构建都应使用相同的 OpenCV 版本。或者在运行cmake时,可以通过命令行提供这些值。请参阅 CMake 的搜索步骤。请参阅推理引擎构建说明以了解详情。还请将构建的推理引擎库的路径添加到 LD_LIBRARY_PATH(Linux*) 或 PATH(Windows*) 变量,然后再构建演示。

在 Linux* 上构建演示应用程序

得到官方支持的 Linux* 构建环境如下:

  • Ubuntu* 18.04 LTS 64 位或 CentOS* 7.6 64 位
  • GCC* 7.5.0(用于 Ubuntu* 18.04)或 GCC* 4.8.5(用于 CentOS* 7.6)
  • CMake* 3.10 或更高版本。

要为 Linux 构建演示应用程序,请转到包含 build_demos.sh 的脚本并运行:

build_demos.sh

您也可以手动构建演示应用程序:

  1. 前往您拥有写入权限的目录,创建一个演示构建目录。该实例使用了名为build的目录:
    mkdir build
  2. 前往创建的目录:
    cd build
  3. 运行 CMake 来生成 Make 文件,用于发行或调试配置:
    • 用于发行配置:
      cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release <open_model_zoo>/demos
    • 用于调试配置:
      cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug <open_model_zoo>/demos
  4. 运行 cmake --build工具以构建演示:
    cmake --build .

对于发行配置,演示应用程序的二进制文件位于<path_to_build_directory>/intel64/Release/;对于调试配置,则位于<path_to_build_directory>/intel64/Debug/

在 Microsoft Windows* 操作系统上构建演示应用程序

推荐的 Windows* 构建环境如下:

  • Microsoft Windows* 10
  • Microsoft Visual Studio* 2017 或 2019
  • CMake* 3.10 或更高版本

注意:如果您想要使用 Microsoft Visual Studio 2019,您需要安装 CMMAKE 3.14。

要为 Windows 构建演示应用程序,请转到包含 build_demos_msvc.bat 批处理文件的目录并运行:

build_demos_msvc.bat

在默认情况下,脚本将自动检测机器上安装的最高版本的 Microsoft Visual Studio,并用它来创建和构建一个用于演示代码的解决方案。您也可以具体选择想要用于脚本的 Microsoft Visual Studio 版本。支持的版本是:VS2017VS2019。比如,要使用 Microsoft Visual Studio 2017 来构建演示,使用下列命令:

build_demos_msvc.bat VS2017

演示应用程序的二进制文件位于C:\Users\<username>\Documents\Intel\OpenVINO\omz_demos_build\intel64\Release目录中。

您也可以自己构建生成的解决方案,例如,如果您想在 Debug 配置中构建二进制文件。运行适当版本的 Microsoft Visual Studio 并从 C:\Users\<username>\Documents\Intel\OpenVINO\omz_demos_build\Demos.sln目录中打开生成的解决方案。

您也可以使用 cmake --build 工具构建演示应用程序:

  1. 前往您拥有写入权限的目录,创建一个演示构建目录。该实例使用了名为build的目录:
    md build
  2. 前往创建的目录:
    cd build
  3. 运行 CMAKE 来生成项目文件:
    cmake -A x64 <open_model_zoo>/demos
  4. 运行 cmake --build 工具以构建演示:
    • 用于发行配置
      cmake --build . --config Release
    • 用于调试配置:
      cmake --build . --config Debug

构建原生 Python* 扩展模块

一些 Python 演示应用程序需要在运行之前构建原生 Python 扩展模块。这要求您安装 Python 开发文件(标头文件和导入库)。要构建这些模块,请按照上面构建演示应用程序的说明进行操作,但要将 -DENABLE_PYTHON=ON 添加到 cmake 或者 build_demos* 命令,具体取决于您使用的命令。例如:

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DENABLE_PYTHON=ON <open_model_zoo>/demos

构建特定演示

要构建特定的演示,请按照上面的说明构建演示应用程序,但要将 --target <demo1> <demo2> ... 添加到 cmake --build 命令或将 --target="<demo1> <demo2> ..." 添加到 build_demos* 命令。注:cmake --build工具从 3.15 版本开始支持多个目标,低版本只能指定一个目标。

对于 Linux*:

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release <open_model_zoo>/demos
cmake --build . --target classification_demo segmentation_demo

或者

build_demos.sh --target="classification_demo segmentation_demo"

对于 Microsoft Windows* OS:

cmake -A x64 <open_model_zoo>/demos
cmake --build . --config Release --target classification_demo segmentation_demo

或者

build_demos_msvc.bat --target="classification_demo segmentation_demo"

准备好运行演示应用程序

准备好在 Linux* 上运行演示应用程序

在运行编译好的二进制文件之前,请确保应用程序可以找到推理引擎和 OpenCV 库。如果您使用 专有 发行版来构建演示,运行 setupvars 脚本来设置所有必要的环境变量:

source <INSTALL_DIR>/bin/setupvars.sh

如果您使用自己的推理引擎和 OpenCV 二进制文件来构建演示,请确保已将它们添加到 LD_LIBRARY_PATH环境变量。

**(可选)**:OpenVINO 环境变量会在关闭 shell 时被删除。作为另一种选项,您可以按照下列步骤永久设置环境变量:

  1. 打开 <user_home_directory> 中的 .bashrc 文件:
vi <user_home_directory>/.bashrc
  1. 在文件末尾添加这一行:
source <INSTALL_DIR>/bin/setupvars.sh
  1. 保存并关闭文件:按下 Esc 键,输入:wq并按下 Enter 键。
  2. 要测试您的变更,打开一个新的命令行终端。您将看到[setupvars.sh] OpenVINO environment initialized

要运行需要原生 Python 扩展模块的 Python 演示应用程序,您必须另外设置 PYTHONPATH环境变量,如下所示,其中 <bin_dir>是包含已构建演示应用程序的目录:

export PYTHONPATH="$PYTHONPATH:<bin_dir>/lib"

您已经准备好运行演示应用程序。要了解如何运行特定演示,请单击上面演示列表中的演示名称,阅读演示文档。

准备好在 Windows* 上运行演示应用程序

在运行编译好的二进制文件之前,请确保应用程序可以找到推理引擎和 OpenCV 库。可选择下载 OpenCV 社区 FFmpeg 插件。OpenVINO 包中有一个下载器脚本:<INSTALL_DIR>\opencv\ffmpeg-download.ps1。如果您使用 专有 发行版来构建演示,运行 setupvars 脚本来设置所有必要的环境变量:

<INSTALL_DIR>\bin\setupvars.bat

如果您使用自己的推理引擎和 OpenCV 二进制文件来构建演示,请确保已将其添加到 PATH环境变量。

要运行需要原生 Python 扩展模块的 Python 演示应用程序,您必须另外设置 PYTHONPATH 环境变量,如下所示,其中 <bin_dir> 是包含已构建演示应用程序的目录:

set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;<bin_dir>

要在 Microsoft Visual Studio 中调试或运行演示,请确保已经为调试和发布配置进行了正确的调试环境设置。设置正确的 OpenCV 库路径,以及推理引擎库的调试和发布版本。例如,在调试配置中,前往项目的配置属性中的调试类别,将环境字段的PATH变量设定如下:

PATH=<INSTALL_DIR>\deployment_tools\inference_engine\bin\intel64\Debug;<INSTALL_DIR>\opencv\bin;%PATH%

<INSTALL_DIR>是安装有 OpenVINO 工具套件的目录。

您已经准备好运行演示应用程序。要了解如何运行特定演示,请单击上面演示列表中的演示名称,阅读演示文档。

另请参阅


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