Question

当同时使用.pb和pbtxt格式读取网络时，如何将网络转换为VINO-两者中哪一个最有效？

frozen_graph = str（“ detection / 240x180_depth0.75_ssd_mobilenetv1 / frozen_inference_graph.pb”）

text_graph = str（“ detection / 240x180_depth0.75_ssd_mobilenetv1 / graph.pbtxt”）

cvNet = cv2.dnn.readNetFromTensorflow（冻结的图形，文本的图形）

我在上面使用哪个.pb和pbtxt？即一个人如何支持另一个人？

Answer 1

链接https://medium.com/@prasadpal107/saving-freezing-optimizing-for-inference-restoring-of-tensorflow-models-b4146deb21b5将使您了解与模型关联的不同文件。简而言之，.pbtxt文件是人类可读的，仅包含图形的结构。它有助于检查是否缺少某些节点以进行调试。

.pb文件包含更多详细信息，并且在大多数情况下，它包含不同图层上的权重和偏差。因此，您需要使用.pb文件。链接http://answers.opencv.org/question/187904/readnetfromtensorflow-when-loading-customized-model/将为您提供更多详细信息。

Answer 2

在您的情况下，仅需要Frozen_inference_graph.pb即可将拓扑转换为Vino模型。同样，您将需要模型的pipeline.json

转到“模型优化器”文件夹

python mo_tf.py \
    --input_model <PATH_TO_MODEL>/frozen_inference_graph.pb \
    --tensorflow_use_custom_operations_config extensions/front/tf/ssd_v2_support.json \
    --tensorflow_object_detection_api_pipeline_config <PATH_TO_MODEL>/pipeline.json \
    --input_shape [1,180,240,3]

哪种protobuf格式可以转换为VINO？

2 个答案: