ID บทความ: 000087323 ประเภทข้อมูล: การบำรุงรักษาและประสิทธิภาพ การตรวจสอบครั้งล่าสุด: 01/02/2023

ผลลัพธ์การอนุมานจะแตกต่างกันระหว่างปลั๊กอิน CPU และปลั๊กอิน MYRIAD ที่มีรูปแบบการแทนระดับกลาง (IR) เดียวกัน

สิ่งแวดล้อม

Intel Neural Compute Stick 2

BUILT IN - ARTICLE INTRO SECOND COMPONENT
สรุปข้อมูล

วิธีการปรับปรุงผลลัพธ์การอนุมานที่เกิดขึ้นจากปลั๊กอิน MYRIAD

คำอธิบาย
  1. ตัวอย่าง SSD Python* การตรวจจับวัตถุ ที่แก้ไขโดยการแยกเอาต์พุตของเลเยอร์ conv2/WithoutBiases
  2. ดําเนินการสาธิตด้วยรูปแบบอินพุตและ โมบายล์เน็ต SSD รุ่นเดียวกันบนปลั๊กอิน CPU และปลั๊กอิน MYRIAD
  3. เปรียบเทียบภาพเอาต์พุตสองภาพที่สร้างขึ้นจากปลั๊กอิน CPU และปลั๊กอิน MYRIAD โดยใช้ Beyond Compare
  4. มีความแตกต่างมากมาย (แสดงด้วยจุดสีแดง) ระหว่างภาพเอาต์พุตทั้งสอง
ความละเอียด

ซึ่งคาดว่าจะมีความแตกต่างที่แม่นยําระหว่างแพลตฟอร์มเป้าหมายใดๆ แต่ความแตกต่างจากตัววัดอ้างอิงควรอยู่ภายใน 1%

เลือกหนึ่งในสองวิธีเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์การอนุมานที่เกิดขึ้นจากปลั๊กอิน MYRIAD:

วิธีที่ 1:

  • ปิด การเร่งความเร็วฮาร์ดแวร์ MYRIAD ในซอร์สโค้ด

    ie = IECore()
    ie.set_config({'MYRIAD_ENABLE_HW_ACCELERATION': 'NO'}, "MYRIAD")
    net = ie.read_network(model=model_xml, weights=model_bin)
    exec_net = ie.load_network(network=net, device_name="MYRIAD")

วิธีที่ 2:

  • สร้างใหม่โมเดล IR ที่ใช้ Model Optimizer โดยการระบุมูลค่าการปรับขนาด มูลค่าสเกลควรสูงสุด 255

    python mo.py --input_model --scale

ข้อมูลเพิ่มเติม

โปรดดู วิธีการเปรียบเทียบในมุมมองการเปรียบเทียบภาพโดยใช้นอกเหนือจากการเปรียบเทียบ

ดู ความแตกต่างระหว่างรูปภาพสองภาพเพื่อตรวจจับและแสดงภาพความแตกต่างระหว่างภาพสองภาพ

ผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง

บทความนี้จะนำไปใช้กับ 1 ผลิตภัณฑ์

เนื้อหาในหน้านี้เป็นการผสมผสานระหว่างการแปลเนื้อหาต้นฉบับภาษาอังกฤษโดยมนุษย์และคอมพิวเตอร์ เนื้อหานี้จัดทำขึ้นเพื่อความสะดวกของคุณและเพื่อเป็นข้อมูลทั่วไปเท่านั้นและไม่ควรอ้างอิงว่าสมบูรณ์หรือถูกต้อง หากมีความขัดแย้งใด ๆ ระหว่างเวอร์ชันภาษาอังกฤษของหน้านี้กับคำแปล เวอร์ชันภาษาอังกฤษจะมีผลเหนือกว่าและควบคุม ดูเวอร์ชันภาษาอังกฤษของหน้านี้