演示ssd测试软件

ssd测试软件  时间:2021-01-16  阅读:()
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任务是预测输入视频中每个人的姿态:人体骨骼,包含关键点和关键点之间的连接.
姿态可能包含多达18个关键点:耳朵、眼睛、鼻子、颈部、肩部、肘部、腕部、臀部、膝盖和脚踝.
该算法的潜在用例包括动作识别和行为理解.
您可以使用以下预训练模型运行演示:human-pose-estimation-0001,一种人体姿态估计网络,可生成两个特征向量.
该算法使用这两个特征向量预测人体姿态.
有关预训练模型的更多信息,请参阅模型文档.
输入帧高度按比例调整为模型高度,帧宽度也进行了相应的调整,以保留初始宽高比,并将其填充为8的倍数.
其他演示的目标为:通过OpenCV*将视频/摄像头用作输入实现所有预测姿态的可视化操作步骤启动时,应用读取命令行参数并加载人体姿态估计模型.
通过OpenCVVideoCapture获得帧后,应用执行人体姿态估计算法并显示结果.
注:默认情况下,OpenModelZoo演示希望输入采用BGR通道顺序.
如果经过训练的模型采用RGB顺序,您需要手动重新排列演示应用中的默认通道顺序,或者使用模型优化器工具(指定--reverse_input_channels参数)重新转换模型.
有关参数的更多信息,请参阅"何时反转输入通道顺序"一节,该节使用通用转换参数转换模型.
运行使用-h选项运行应用可生成下列使用信息:1.
/human_pose_estimation_demo–h2.
InferenceEngine:3.
APIversionversion>4Buildnumber>56human_pose_estimation_demo[OPTION]7Options:89-hPrintausagemessage.
10-i""Required.
Pathtoavideo.
Defaultvalueis"cam"toworkwithcamera.
11-m""Required.
PathtotheHumanPoseEstimationmodel(.
xml)file.
12-d""Optional.
SpecifythetargetdeviceforHumanPoseEstimation(thelistofavailabledevicesisshownbelow).
DefaultvalueisCPU.
Use"-dHETERO:"formattospecifyHETEROplugin.
Theapplicationlooksforasuitablepluginforthespecifieddevice.
13-pcOptional.
Enableper-layerperformancereport.
14-no_showOptional.
Donotshowprocessedvideo.
15-blackOptional.
Showblackbackground.
16-rOptional.
Outputinferenceresultsasrawvalues.
17-uOptional.
Listofmonitorstoshowinitially.
使用空选项列表运行应用程序可生成一条错误消息.
如欲运行演示,您可以使用公共或预训练模型.
如欲下载预训练模型,请使用OpenVINO模型下载器或访问https://download.
01.
org/opencv/.
注:使用经过训练的模型运行演示之前,请确保已使用模型优化器工具将模型转换为推理引擎格式(*.
xml+*.
bin).
例如,若要在CPU上执行推理,请运行以下命令:1.
/human_pose_estimation_demo-i/input_video.
mp4-m/human-pose-estimation-0001.
xml-dCPU演示输出该演示使用OpenCV显示包含预测姿态的帧和人体姿态估计演示的FPS-每秒帧数性能文本报告.
注:在VPU设备(英特尔Movidius神经计算棒、英特尔神经计算棒2和采用英特尔MovidiusVPU的英特尔视觉加速器设计)上,该演示在以下可用的模型下载器拓扑上进行了测试:>*human-pose-estimation-0001其他模型可能在这些设备上产生意想不到的结果.
另请参阅使用OpenModelZoo演示模型优化器模型下载器有关编译器优化的更多完整信息,请参阅我们的优化声明支持英特尔OpenVINO工具套件分发版的英特尔开发人员专区论坛Cookie英特尔Cookie和类似技术声明

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