Entdecken Sie die Leistung von Intel OpenVINO und Open Model Zoo

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung
2. Auswahl des Modells
3. Herunterladen des Modells
4. Durchführen der Anwendung
5. Auswahl des gewünschten Modells
6. Herunterladen des ausgewählten Modells
7. Konvertieren der Modelldateien
8. Vorbereitung des Demos
9. Ausführen des Gesichtserkennungs-Demos
10. Ausführen des Frage-Antwort-Demos
11. Fazit

Einleitung

In diesem Artikel geht es um die Verwendung des Intel OpenVINO-Toolkits zur Ausführung von Gesichtserkennungsdemos und Frage-Antwort-Demos. Wir werden Schritt für Schritt durchgehen, wie Sie ein Modell auswählen, herunterladen und konvertieren können, um es mit dem Toolkit zu verwenden. Am Ende können Sie mit den Demos experimentieren und die Ergebnisse beobachten. Lassen Sie uns gleich loslegen!

👉 Auswahl des Modells

Bevor wir mit der Anwendung beginnen können, müssen wir das passende Modell auswählen. Intel bietet eine Vielzahl von vortrainierten Modellen für verschiedene Anwendungsbereiche an. In diesem Fall werden wir uns auf ein Modell für die Gesichtserkennung konzentrieren. Intel bietet eine Open-Model-Zoo-Website (Link einfügen) mit detaillierten Informationen zu verschiedenen verfügbaren Modellen. Schauen Sie dort vorbei und wählen Sie das Modell aus, das Ihren Anforderungen am besten entspricht.

👉 Herunterladen des Modells

Nachdem Sie das gewünschte Modell ausgewählt haben, müssen Sie es herunterladen. Intel stellt ein Modell-Downloader-Skript zur Verfügung, mit dem Sie die Modelldateien in das passende Format herunterladen können. Das Skript ist als Python-Datei verfügbar und kann von der Intel OpenVINO-Website (Link einfügen) heruntergeladen werden. Öffnen Sie das Skript und führen Sie es aus, um das Modell herunterzuladen und die Dateien in den entsprechenden Ordnern zu speichern.

👉 Durchführen der Anwendung

Nachdem Sie das Modell heruntergeladen haben, können Sie mit der Durchführung der Anwendung beginnen. Intel bietet Demos sowohl für die Gesichtserkennung als auch für Frage-Antwort-Szenarien. In diesem Artikel werden wir uns auf die Gesichtserkennungsdemo konzentrieren. Navigieren Sie zu dem Ordner, in dem die Demo-Dateien gespeichert sind, und öffnen Sie die entsprechende Python-Datei. Führen Sie die Datei aus, um die Demo zu starten.

👉 Auswahl des gewünschten Modells

Bevor Sie die Gesichtserkennungsdemo ausführen können, müssen Sie das gewünschte Modell auswählen und die Pfade zu den Modelldateien angeben. Überprüfen Sie die Dokumentation der Demo-Datei, um zu erfahren, welche Modelle für die Demo benötigt werden. Ändern Sie die Pfade entsprechend, um sicherzustellen, dass die richtigen Modelldateien verwendet werden.

👉 Herunterladen des ausgewählten Modells

Wenn Sie das Modell für die Gesichtserkennungsdemo ausgewählt haben, müssen Sie die Modelldateien herunterladen und in den entsprechenden Ordner kopieren. Öffnen Sie den Modell-Downloader-Skript und führen Sie ihn aus, um die Modelldateien herunterzuladen. Kopieren Sie die heruntergeladenen XML- und BIN-Dateien in den Ordner des Intel OpenVINO Toolkits.

👉 Konvertieren der Modelldateien

Um das gewünschte Modell verwenden zu können, müssen die Modelldateien in ein vom Toolkit unterstütztes IR-Format konvertiert werden. Intel bietet ein Konvertierungsskript namens Model Converter an, das Sie verwenden können. Öffnen Sie das Skript und geben Sie den Pfad zur Modelldatei an. Führen Sie das Skript aus, um die Konvertierung durchzuführen. Überprüfen Sie anschließend den Ordner, um sicherzustellen, dass die konvertierten Dateien vorhanden sind.

👉 Vorbereitung des Demos

Um die Gesichtserkennungsdemo ausführen zu können, müssen Sie sicherstellen, dass alle Modelldateien und Abhängigkeiten korrekt konfiguriert sind. Überprüfen Sie die Anleitung zur Demo-Datei, um sicherzustellen, dass Sie alle erforderlichen Schritte durchgeführt haben. Stellen Sie sicher, dass Ihre Kamera angeschlossen ist und ordnungsgemäß funktioniert.

👉 Ausführen des Gesichtserkennungs-Demos

Jetzt sind Sie bereit, die Gesichtserkennungsdemo auszuführen. Öffnen Sie das entsprechende Python-Skript und führen Sie es aus. Das Skript öffnet die Kamera und zeigt ein Live-Video-Feed an. Das Modell erkennt Gesichter in Echtzeit und markiert diese auf dem Video. Sie können auch verschiedene Tasten drücken, um weitere Informationen zu den erkannten Gesichtern anzuzeigen. Experimentieren Sie mit der Demo und beobachten Sie die Ergebnisse.

👉 Ausführen des Frage-Antwort-Demos

Wenn Sie das Frage-Antwort-Demo ausführen möchten, müssen Sie die entsprechende Python-Datei öffnen und ausführen. Das Demo basiert auf der Verwendung des BERT-Modells und einer Webseite mit vordefinierten Fragen und Antworten. Geben Sie eine Frage ein und das Modell wird eine Antwort basierend auf der Webseite generieren. Experimentieren Sie mit verschiedenen Fragen und beobachten Sie die Antworten des Modells.

Fazit

Die Verwendung des Intel OpenVINO-Toolkits ermöglicht es Ihnen, vortrainierte Modelle für verschiedene Anwendungsbereiche zu nutzen und Anwendungen mit Gesichtserkennung und Frage-Antwort-Funktionen zu erstellen. In diesem Artikel haben wir den Prozess der Modellauswahl, des Herunterladens und der Konvertierung von Modellen detailliert besprochen. Wir haben auch gesehen, wie man die Gesichtserkennungs- und Frage-Antwort-Demos ausführt. Probieren Sie es selbst aus und erkunden Sie die Möglichkeiten dieses leistungsstarken Toolkits.

Pros:

• Einfacher Prozess für Modellauswahl, Herunterladen und Konvertierung
• Unterstützt verschiedene Anwendungsbereiche
• Detaillierte Demos für Gesichtserkennung und Frage-Antwort-Szenarien

Cons:

• Mögliche Schwierigkeiten bei der Konfiguration und Installation der Abhängigkeiten
• Erfordert grundlegende Kenntnisse in Python-Programmierung und Terminalbefehlen

Highlights

• Verwendung des Intel OpenVINO-Toolkits zur Ausführung von Gesichtserkennungs- und Frage-Antwort-Demos
• Modellauswahl, Herunterladen und Konvertierung von Modellen
• Durchführung der Gesichtserkennungs- und Frage-Antwort-Demos

FAQ

Frage: Welche Modelle stehen zur Auswahl?

Antwort: Intel bietet eine Vielzahl von Modellen für verschiedene Anwendungsbereiche wie Gesichtserkennung, Objekterkennung, Spracherkennung usw. an.

Frage: Was sind die erforderlichen Abhängigkeiten für die Ausführung der Demos?

Antwort: Die Demos erfordern das Intel OpenVINO-Toolkit, Python und bestimmte Bibliotheken wie numpy, cv2 usw.

Frage: Kann ich eigene Modelle verwenden?

Antwort: Ja, Sie können eigene Modelle verwenden, solange sie in einem unterstützten Format vorliegen und die erforderlichen Schritte für die Konvertierung durchgeführt wurden.

Frage: Welche anderen Anwendungen sind mit dem Intel OpenVINO-Toolkit möglich?

Antwort: Das Toolkit unterstützt eine Vielzahl von Anwendungen wie Bild- und Videobearbeitung, Gesichtserkennung, Objekterkennung, Spracherkennung usw.

Frage: Wie lange dauert es, die Modellkonvertierung durchzuführen?

Antwort: Die Dauer der Modellkonvertierung hängt von der Größe des Modells und der Leistung Ihres Computers ab. In der Regel dauert es einige Minuten bis zu mehreren Stunden.

Ressourcen

• Intel OpenVINO-Toolkit: https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/openvino-toolkit.html
• Modell-Downloader-Skript: Link
• Intel Open Model Zoo: Link