英特尔OpenVINO预训模型UNET-CamVid-Onnx-0001预测不正确
我从OpenVINO Model Zoo Github Repo下载了英特尔pre-trained Unet model，未做任何修改。 但它似乎不起作用，请看看下面右侧的预测。 我期待看到正确的分割与不同的颜色标记的道路，天空，树木等…但它只是展示了更黑暗的形象。 这是我的代码，如果您发现其中有什么错误，请告诉我： from logging import exception i
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如何在 Qt 中部署 openvino-opencv
我想在基于 Qt (Qt5.7.1) 的项目中使用 openvino-opencv.我已经按照 windows10 https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_installing_openvino_windows.html#Configure_MO.我编写了一个 .pri 文件来在 Qt 中部署 opencv: IN
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OpenVino 模型优化器错误(FusedBatchNormV3)
我问这个问题是因为我想解决我遇到的错误. 我想在 Raspberry Pi 3 B+ 和 NCS(不是 2，它是 NCS1)中使用“SSD lite Mobilenet V2". 所以我在我的 Pi(Raspbian 拉伸)和笔记本电脑(Linux，不是所有程序，只是模型优化器)上安装了 OpenVINO 2019_R3. 当我优化 SSD lite mobilenet v2(经
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OpenVINO:如何使用推理引擎构建OpenCV以启用从Model Optimizer加载模型
我安装了OpenVINO，并希望在Windows 10上运行以下代码. 将numpy导入为np导入cv2导入系统从get_face_id导入face_id_getter从支票进口支票从win10toast导入ToastNotifierFP = 32targetId = 0烤面包机=无如果是sys.argv中的'-use_notifications':烤面包机= ToastNotifier()如果
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如何使用OpenVINO预训练模型?
我最近安装了OpenVINO，但我不知道该如何输入信息并从OpenVINO的预训练模型中获得预测. 有两个带有.bin和.xml后缀的文件，我刚刚使用过keras，所以我不能在opencv中使用此模型. 我找到了这段代码，但是没有用. import cv2 as cv net = cv.dnn.readNet('face-detection-adas-0001.bin', 'f
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tensorflow openvino ssd-mobilnet coco自定义数据集错误输入层
因此，我正在使用TensorFlow SSD-Mobilnet V1可可数据集.我已经对自己的数据集进行了进一步的培训，但是当我尝试将其转换为OpenVino IR以便在具有Movidius Chip的Raspberry PI上运行它时.我收到错误消息 ➜ utils sudo python3 summarize_graph.py --input_model ssd.pb WARNING
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