在 Raspberry Pi 上使用 OpenVINO™ 2021.3 时,如果转换后的 IR v11 模型不兼容,通常是因为 OpenVINO™ 2021.3 不支持 IR v11 格式。OpenVINO™ 2021.3 支持的是 IR v10 格式。以下是解决这个问题的步骤:
1. 使用 OpenVINO™ 2021.3 转换模型
在 Google Colab 上,你可以使用 OpenVINO™ 2021.3 的版本将 YOLOv5 模型转换为 IR v10 格式,而不是 IR v11。
# 克隆 YOLOv5 仓库
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
%cd yolov5
# 安装依赖
!pip install -qr requirements.txt
!pip install onnx>=1.1.2
# 设置环境变量
!export PYTHONPATH="$PWD"
# 使用 OpenVINO™ 2021.3 进行模型转换
!python export.py --weights --img 512 --include openvino --opset 10
2. 使用 OpenVINO™ 2022.2 转换模型并降级 IR 版本
如果你已经在 Google Colab 上使用 OpenVINO™ 2022.2 转换了模型为 IR v11,你可以尝试将 IR v11 降级为 IR v10。你可以使用 OpenVINO™ 提供的 mo.py 脚本来完成这个操作。
# 假设你已经有了 IR v11 的 .xml 和 .bin 文件
!mo.py --input_model .xml --output_dir --data_type FP16 --transformations_config
3. 在 Raspberry Pi 上使用 OpenVINO™ 2021.3 加载 IR v10 模型
确保你在 Raspberry Pi 上使用的是 OpenVINO™ 2021.3,并且加载的是 IR v10 格式的模型。
from openvino.runtime import Core
# 初始化 OpenVINO 核心
ie = Core()
# 读取 IR v10 模型
model_xml = ".xml"
model_bin = ".bin"
# 加载模型
model = ie.read_model(model=model_xml, weights=model_bin)
compiled_model = ie.compile_model(model=model, device_name="CPU")
4. 更新 Raspberry Pi 上的 OpenVINO™ 版本
如果可能的话,考虑将 Raspberry Pi 上的 OpenVINO™ 更新到与 Google Colab 上使用的版本一致(例如 OpenVINO™ 2022.2)。这样可以避免版本不兼容的问题。
# 在 Raspberry Pi 上更新 OpenVINO™
sudo apt-get update
sudo apt-get install openvino
总结
- 使用 OpenVINO™ 2021.3 转换模型为 IR v10 格式。
- 如果已经使用 OpenVINO™ 2022.2 转换了模型为 IR v11,可以尝试降级为 IR v10。
- 确保 Raspberry Pi 上的 OpenVINO™ 版本与模型转换时使用的版本一致。
通过这些步骤,你应该能够解决 Raspberry Pi 上 OpenVINO™ 2021.3 与 IR v11 模型不兼容的问题。
在 Raspberry Pi 上使用 OpenVINO™ 2021.3 时,如果转换后的 IR v11 模型不兼容,通常是因为 OpenVINO™ 2021.3 不支持 IR v11 格式。OpenVINO™ 2021.3 支持的是 IR v10 格式。以下是解决这个问题的步骤:
1. 使用 OpenVINO™ 2021.3 转换模型
在 Google Colab 上,你可以使用 OpenVINO™ 2021.3 的版本将 YOLOv5 模型转换为 IR v10 格式,而不是 IR v11。
# 克隆 YOLOv5 仓库
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
%cd yolov5
# 安装依赖
!pip install -qr requirements.txt
!pip install onnx>=1.1.2
# 设置环境变量
!export PYTHONPATH="$PWD"
# 使用 OpenVINO™ 2021.3 进行模型转换
!python export.py --weights --img 512 --include openvino --opset 10
2. 使用 OpenVINO™ 2022.2 转换模型并降级 IR 版本
如果你已经在 Google Colab 上使用 OpenVINO™ 2022.2 转换了模型为 IR v11,你可以尝试将 IR v11 降级为 IR v10。你可以使用 OpenVINO™ 提供的 mo.py 脚本来完成这个操作。
# 假设你已经有了 IR v11 的 .xml 和 .bin 文件
!mo.py --input_model .xml --output_dir --data_type FP16 --transformations_config
3. 在 Raspberry Pi 上使用 OpenVINO™ 2021.3 加载 IR v10 模型
确保你在 Raspberry Pi 上使用的是 OpenVINO™ 2021.3,并且加载的是 IR v10 格式的模型。
from openvino.runtime import Core
# 初始化 OpenVINO 核心
ie = Core()
# 读取 IR v10 模型
model_xml = ".xml"
model_bin = ".bin"
# 加载模型
model = ie.read_model(model=model_xml, weights=model_bin)
compiled_model = ie.compile_model(model=model, device_name="CPU")
4. 更新 Raspberry Pi 上的 OpenVINO™ 版本
如果可能的话,考虑将 Raspberry Pi 上的 OpenVINO™ 更新到与 Google Colab 上使用的版本一致(例如 OpenVINO™ 2022.2)。这样可以避免版本不兼容的问题。
# 在 Raspberry Pi 上更新 OpenVINO™
sudo apt-get update
sudo apt-get install openvino
总结
- 使用 OpenVINO™ 2021.3 转换模型为 IR v10 格式。
- 如果已经使用 OpenVINO™ 2022.2 转换了模型为 IR v11,可以尝试降级为 IR v10。
- 确保 Raspberry Pi 上的 OpenVINO™ 版本与模型转换时使用的版本一致。
通过这些步骤,你应该能够解决 Raspberry Pi 上 OpenVINO™ 2021.3 与 IR v11 模型不兼容的问题。
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