返回

配置开放视觉神经网络软件包（OpenVINO）、LabelIMG和TensorFlow检测API：深度学习环境的完整指南（下）

人工智能

  1. 安装OpenVINO

1.1. 下载OpenVINO安装程序

  • 访问英特尔官网，选择与您的操作系统和硬件架构兼容的OpenVINO版本。

  • 单击“下载”按钮，将安装程序下载到您的计算机。

1.2. 安装OpenVINO

  • 双击下载的安装程序。

  • 按照屏幕上的说明完成安装过程。

2. 安装LabelIMG

2.1. 下载LabelIMG安装程序

  • 从GitHub下载LabelIMG的最新版本。

  • 解压缩下载的压缩文件。

2.2. 安装LabelIMG

  • 打开命令提示符或终端窗口。

  • 导航到解压缩的LabelIMG文件夹。

  • 输入以下命令进行安装：

pip install labelImg

3. 安装TensorFlow检测API

3.1. 创建虚拟环境

  • 创建一个新的虚拟环境，以便独立安装TensorFlow检测API。

  • 在命令提示符或终端窗口中，输入以下命令：

python -m venv tensorflow_detection_api

3.2. 激活虚拟环境

  • 激活您刚创建的虚拟环境。

  • 在命令提示符或终端窗口中，输入以下命令：

source tensorflow_detection_api/Scripts/activate

3.3. 安装TensorFlow检测API

  • 使用pip安装TensorFlow检测API：
pip install tensorflow_detection_api

4. 配置OpenVINO

4.1. 设置环境变量

  • 在环境变量中添加以下内容：
OPENVINO_DIR=<OpenVINO安装路径>
  • 将OpenVINO目录添加到PATH环境变量中：
PATH=$PATH:$OPENVINO_DIR/bin

5. 配置LabelIMG

5.1. 设置LabelIMG路径

  • 在LabelIMG的配置文件中设置OpenVINO的路径：
[labelImg_global]
OpenVINO_DIR = <OpenVINO安装路径>

6. 配置TensorFlow检测API

6.1. 设置TensorFlow检测API路径

  • 在TensorFlow检测API的配置文件中设置OpenVINO的路径：
[tf_detection_api_global]
OpenVINO_DIR = <OpenVINO安装路径>

7. 运行测试

7.1. 运行LabelIMG

  • 在命令提示符或终端窗口中，输入以下命令运行LabelIMG：
labelImg

7.2. 运行TensorFlow检测API

  • 在命令提示符或终端窗口中，输入以下命令运行TensorFlow检测API：
python object_detection/model_main.py --model_dir=model --image_dir=images --output_dir=output

结论

现在，您已经成功配置了OpenVINO、LabelIMG和TensorFlow检测API，并构建了一个完整的深度学习环境。您可以开始使用这些工具来进行目标检测和图像识别任务。如果您在使用过程中遇到任何问题，请随时在下方评论区留言，我会尽力为您提供帮助。