Converting TensorFlow YOLO Models — OpenVINO™ documentation
Converting TensorFlow YOLO Models¶ This document explains how to convert real-time object detection YOLOv1, YOLOv2, YOLOv3 and YOLOv4 public models to the Intermediate Representation (IR). All YOLO models are originally implemented in the DarkNet framework and consist of two files: The .cfg file with model configurations The .weights file with model weights Depending on a YOLO model version, the M
『【Intel OpenVINO】YOLO-v3、YOLO-v3-tinyを動かしてみる。』
ほちたまのブログ 奈良県北葛城郡の一部地域をのんびり走っています。 飼えないけどネコちゃん好き。 昭和アニメ・特撮好き。 ピアノ初心者。 ジョギング中のスマホ写真や、他、ジャンル問わず書いてみたいと思います。 OpenVINO API使用のYOLO-v3（MS-COCOの80分類の物体検出）をやってみる。（tiny版は、この記事の最後で触れる。） (1)YOLO-v3のIR構築 大前提： model optimizerはpythonのスクリプトなので、python 3.6以上がインストールされていること、 さらに、 Tensorflow 1.12.0以上がインストールされていることが必須となる。 今回は、Tensorflow 1.12.0、Tensorflow 1.14.0両方で有効なIR(***.xmlと***.bin)が得られることが確認できている。 もし、以前に別バージョンのtens
Tensorflowで学習したモデルをC++/OpenVINOで高速に推論するチュートリアル - Qiita
はじめに OpenVINOはIntelが提供しているディープラーニングの推論エンジンライブラリです。 OpenVINOを使うことでTensorflowやPytorchで学習したモデルをロードし、高速に推論を実行することができます。 Tensorflowで推論を実行するよりも、数倍の実行時間短縮の効果を得られます。 さすがIntelというところでしょうか、OpenVINOのドキュメントは公式に丁寧にまとめられており、 https://docs.openvinotoolkit.org/latest/index.html また公式のフォーラムも活発なので、 https://community.intel.com/t5/Intel-Distribution-of-OpenVINO/bd-p/distribution-openvino-toolkit OpenVINOを利用するには特に困らないのです
CPU単体で無理やり tiny-YoloV3 OpenVINO [60 FPS / CPU only] 今度こそ絶対速いと感じるに違いない、というか、速すぎです 【その4】 - Qiita
$ sudo python3 /opt/intel/computer_vision_sdk/deployment_tools/model_optimizer/mo_tf.py \ --input_model pbmodels/frozen_tiny_yolo_v3.pb \ --output_dir lrmodels/tiny-YoloV3/FP32 \ --data_type FP32 \ --batch 1 \ --tensorflow_use_custom_operations_config yolo_v3_tiny_changed.json // Copyright (C) 2018 Intel Corporation // SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 // /** * \brief The entry point for the Inf
![CPU単体で無理やり tiny-YoloV3 OpenVINO [60 FPS / CPU only] 今度こそ絶対速いと感じるに違いない、というか、速すぎです 【その4】 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6f6a7116a42b8522056d437a67727ec254535ed2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBQSU5UTyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZDc0MDllNThhZDg0NWJiODAyMjk4MmQwNTI1OWRjZDU%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D954654ab3cb463b9ab38192280ac6d19)
CPU単体で無理やり YoloV3 OpenVINO [4-5 FPS / CPU only] 【その3】 - Qiita
OpenVINO-YoloV3 I wrote an English article, here ◆ 前回記事 CPU単体で無理やり RealTime Semantic Segmentaion 【その２】 [4-5 FPS / CPU only] DeeplabV3+MobilenetV2 (Core i7なら11-12 FPS) ◆ はじめに 先に懺悔します。 今回はサンプルプログラムの丸パクリ記事です。 ( ´_ゝ`) GPU も Neural Compute Stick も使わない、 CPU単体で男気実装シリーズ の第３弾。 今回は推論の難易度をセグメンテーションから１段階下げて、 OpenVINO + YoloV3 (Full Size) のオブジェクトディテクションをCPUで動作させました。 ２４８MB のモデルをCPU単体で実行したときのスピードは下図。 ん〜〜〜・・・、遅いね
![CPU単体で無理やり YoloV3 OpenVINO [4-5 FPS / CPU only] 【その3】 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b765626713b5ce5ddfee563f0f9a23cd4149ef85/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9Q1BVJUU1JThEJTk4JUU0JUJEJTkzJUUzJTgxJUE3JUU3JTg0JUExJUU3JTkwJTg2JUUzJTgyJTg0JUUzJTgyJThBJTIwWW9sb1YzJTIwT3BlblZJTk8lMjAlNUI0LTUlMjBGUFMlMjAlMkYlMjBDUFUlMjBvbmx5JTVEJTIwJUUzJTgwJTkwJUUzJTgxJTlEJUUzJTgxJUFFMyVFMyU4MCU5MSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9YjVmOTZiMTVkYzJmYjNiZTJiMjU5ZTk1YTY3ZGE3ZWQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBQSU5UTyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZDc0MDllNThhZDg0NWJiODAyMjk4MmQwNTI1OWRjZDU%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D5e9d5f7fd586f1b0b87e15251564d368)
CPU単体で無理やり RealTime Semantic Segmentaion 【その２】 [4-5 FPS / CPU only] DeeplabV3+MobilenetV2 (Core i7なら11-12 FPS) - Qiita
CPU単体で無理やり RealTime Semantic Segmentaion 【その２】 [4-5 FPS / CPU only] DeeplabV3+MobilenetV2 (Core i7なら11-12 FPS)PythonDeepLearningMovidiusSemanticSegmentationOpenVINO OpenVINO-DeeplabV3 I wrote an English translation, here ◆ 前回記事 CPU単体で無理やり RealTime Semantic Segmentaion その１ [1 FPS / CPU only] ◆ はじめに GithubとForumでフィードバックをガンガン頂けるので助かる。 世間に必要とされているか、必要とされていないか、がよく分かる。 Commitした直後に何者かが既に Star を付けてくれている。。
![CPU単体で無理やり RealTime Semantic Segmentaion 【その２】 [4-5 FPS / CPU only] DeeplabV3+MobilenetV2 (Core i7なら11-12 FPS) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3072ba5baf696ff210060597c1b5e03bc17d1afe/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBQSU5UTyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZDc0MDllNThhZDg0NWJiODAyMjk4MmQwNTI1OWRjZDU%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D05e5ef38370964b7cbf4dca635602634)
CPU単体で無理やり RealTime Semantic Segmentaion 【その１】 [1 FPS / CPU only] - Qiita
CPU単体で無理やり RealTime Semantic Segmentaion 【その１】 [1 FPS / CPU only]PythonDeepLearningMovidiusSemanticSegmentationOpenVINO OpenVINO-ADAS OpenVINO-DeeplabV3 ◆ 前回記事 LattePanda Alpha 864 (OS付属無し) にUbuntu16.04+OpenVINOを導入してNeural Compute Stick(NCS1) と Neural Compute Stick 2(NCS2) で爆速Semantic Segmentationを楽しむ ◆ はじめに あけおめ。。。あ、間違えた。まだ１２月１日だ。 今回は超絶ラフにいく。 １分で読み終える記事を目指す。 前回、OpenVINOの導入と各種モデルのコンバートと静止画ベースのデモプロ
![CPU単体で無理やり RealTime Semantic Segmentaion 【その１】 [1 FPS / CPU only] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/890179ea9a1fd20154f59d4f5a24048a9a4ee4d9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9Q1BVJUU1JThEJTk4JUU0JUJEJTkzJUUzJTgxJUE3JUU3JTg0JUExJUU3JTkwJTg2JUUzJTgyJTg0JUUzJTgyJThBJTIwUmVhbFRpbWUlMjBTZW1hbnRpYyUyMFNlZ21lbnRhaW9uJTIwJUUzJTgwJTkwJUUzJTgxJTlEJUUzJTgxJUFFJUVGJUJDJTkxJUUzJTgwJTkxJTIwJTVCMSUyMEZQUyUyMCUyRiUyMENQVSUyMG9ubHklNUQmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTZjNDJjOWI5NDVkZmExZWVlMzgwYzU3MTBjYjMzMmRi%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBQSU5UTyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZDc0MDllNThhZDg0NWJiODAyMjk4MmQwNTI1OWRjZDU%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3De4b9aaeabd7a104490c1f13587cba55d)
環境構築（Windows編） | OpenVINO
プラットフォーム ハードウェアの制限 6th-10th Generation Intel® Core™ processorsIntel® Xeon® v5 familyIntel® Xeon® v6 familyIntel® Movidius™ Neural Compute StickIntel® Neural Compute Stick 2Intel® Vision Accelerator Design with Intel® Movidius™ VPUs OS Microsoft Windows* 10 64-bit ソフトウェア Microsoft Visual Studio* with C++ 2019, 2017, or 2015 with MSBuildCMake 3.4以上 （64-bit）Python 3.6.5 (64-bit) ※このページでは3.6.8 64bitを使
C++で実行するOepnVinoによる手書き文字認識(MNIST) - Qiita
追記 OpenVINOのバージョンが上がり、C++のソースも古くなりました。 そのため最新版のOpenVINOに対応したものに変更したいのですが時間が取れず... 2020年4月ぐらいには更新できるようにします。 遅れても、オリンピックまでには！ 追記(2020.01.27) まだ記事は書けていませんが、Githubにコードは置きました。 最新版のOpenVINO(2021.2)じゃないと困るよ！という人は先にコードを見ていてください。 記事は2021年の2月末までには書き上げるようにします。 Githubのコード置き場 内容は、以下となります。 Kerasでmnistを学習し、onnx or pbで学習済みモデルの保存 学習済みモデルをmodel optimizerでIR形式に変換 OpenVINOを扱うdllを作成(C++) 作ったdllを使い推論するアプリを作成(C++) Swigで
PyTorch, ONNX, Caffe, OpenVINO (NCHW) のモデルをTensorflow / TensorflowLite (NHWC) へお手軽に変換する - Qiita
PyTorch, ONNX, Caffe, OpenVINO (NCHW) のモデルをTensorflow / TensorflowLite (NHWC) へお手軽に変換するDeepLearningCaffeTensorFlowPyTorchONNX 日本語 English 1. はじめに いつも左中間を狙うようなプチニッチなふざけた記事ばかりを量産しています。 この記事の手順を実施すると、 最終的に PyTorch製 高精度Semantic Segmentation の U^2-Net を TensorFlow Lite へ変換することができます。 下図のような感じです。 TensorFlow めちゃくちゃ扱いにくいです。 日々公開される最新のとても面白いモデルは軒並みPyTorch実装ですし、なんでTensorFlowで実装してくれないんだ！！ と、常日頃思っています。 論文のベンチマ
OpenVINO™で始めるディープラーニング
2019/11/27 update OpenVINO™で始めるディープラーニング どうも、ディープなクラゲです。 今回から「OpenVINO™ でゼロから学ぶディープラーニング推論」シリーズを掲載してゆきます！ このシリーズは、ディープラーニング概要、OpenVINO™ツールキット、Neural Compute Stick、RaspberryPiの使い方、Pythonプログラミングをゼロから徹底的に学び、成果としてディープラーニング推論アプリケーションが理解して作れるようになることを目指します。 今回は、どのような環境が必要なのか？ ディープラーニングとは？ OpenVINO™ツールキットとは？ について説明します！ 【 目次 】 何が出来るようになるのか？ 必要な機器について 必要なスキルについて ディープラーニングの種類と用途 CNN画像認識技術 学習フェーズと推論フェーズ AIの正体
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OpenVINO 2024.3 — OpenVINO™ documentation
インテル ディストリビューションの OpenVINO ツールキット : コンピューター・ビジョンのソリューション開発 | XLsoft エクセルソフト