原链接：​​​​​​(27条消息) [CPU+目标检测] openvino实现Robomaster自瞄_行走-CSDN博客_神经网络自瞄https://blog.csdn.net/weixin_42089190/article/details/106835108

此帖为大连理工大学开源的robomaster openvino自瞄踩坑帖。

操作系统为ubuntu18.04，cuda版本是10.2，cudnn 8.2.2

安装cuda和cudnn可以参考下面的教程，.bashrc里cuda的环境变量记得更改成您安装的cuda路径。

Ubuntu 18.04上安装cuda_zhiman_zhong的博客-CSDN博客_ubuntu安装cuda一、准备工作参照官网上资料，进行准备工作1. 验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU$ lspci | grep -i nvidia 我的显示为Tesla P800if it is listed inhttp://developer.nvidia.com/cuda-gpus, your GPU is CUDA-capable2.验证自己的Linux版本是否支持 ...https://blog.csdn.net/zhiman_zhong/article/details/91491780

Tensorflow Object Detection API踩坑

conda 

conda是一个方便管理python版本和包的好工具，推荐使用conda来解决复杂的依赖问题。

从API的代码中看到，大连理工使用的ssd_mobild_net_v2网络只有tensorflow v1支持，而tensorflow v1只有python版本<=3.7时支持，所以建议创建python=3.7或3.6的conda虚拟环境

conda create -n tf_v1 python=3.6
conda activate tf_v1

安装依赖

建议先换源，把.condarc和.pip/pip.conf里的内容换成清华源，换源方法网上有。

conda install Pillow
conda install lxml
conda install Jupyter notebook
conda install Cython
conda install matplotlib
conda install contextlib2
pip install tensorflow==1.14.0

下载代码

git clone https://github.com/tensorflow/models

protobuf

      

pip install protobuf
sudo apt install protobuf-compiler
cd models/research
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

安装其他依赖

#确保你当前在TensorFlow/models/research/文件夹下
cp object_detection/packages/tf1/setup.py .
python -m pip install .

运行代码

python object_detection/export_inference_graph.py \
--input_type=image_tensor --pipeline_config_path=/home/yymicro/Downloads/cv/model/ssd_mobilenet_v2_coco.config --trained_checkpoint_prefix=/home/yymicro/Downloads/cv/model/ssdv2_openvino/model.ckpt-14164 --output_directory=/home/yymicro/Downloads/cv/inference_graph

上面调用参数是确保你目录下有的文件。--pipeline_config_path是开源模型自带的config文件路径，--trained_checkpoint_point_prefix是模型文件的路径，--output_diretory是输出inference_graph的路径。

下面是这个报错ImportError: cannot import name 'resnet'：

由于tensorflow v1没有resnet，只有resnet50，在源码里改掉就好。

vim /home/yymicro/miniconda3/envs/tf_v1/lib/python3.6/site-packages/object_detection/models/keras_models/resnet_v1.py

找到import resnet的一行，改称这个就好

from tensorflow.python.keras.applications import resnet50 as resnet

然后重新运行代码就好了，提取出的inference_graph文件会放到你输入的output_directory的路径中。

参考链接

(Ubuntu)Tensorflow object detection API——（1）环境搭建_一抹烟霞的博客-CSDN博客1、下载Tensorflow object detection API ：git clone https://github.com/tensorflow/models.git2、安装依赖Protobuf &gt;= 3.0.0Python-tkPillowlxmltf SlimJupyter notebookmatplotlibTensorFlowCy...https://blog.csdn.net/qq_34213260/article/details/85239929Ubuntu20.04下成功配置TensorFlow Object Detection API 教程 - 知乎

OpenVino踩坑

安装前不要开启VPN，会出现端口占用问题

安装不要安装过老版本，老版本代码和json文件都不支持ssd_mobilenet_v2的。

2021.4版本的openvino支持ssd_mobilenet_v2，亲测能用。

安装前记得pip换源，清华源会好些

安装依赖时，会遇到一些错误

onnx安装会编译错误，换成1.6.0版本，并且暂时的源换成北京外国语大学的源就好。

sudo pip3 install onnx==1.6.0 -i https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple/

ssd_mobilenet有多个版本，下图文件中1.14支持的是1.14之前的多个版本

v1.15.json支持1.15到2.0的多个版本模型的文件。

大连理工开源的是ssd_mobilenet_v2，用1.15的json文件就可以。