OpenVINO如何实现Robomaster自瞄

今天就跟大家聊聊有关OpenVINO如何实现Robomaster自瞄，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。在Robomaster比赛中，选手往往使用颜色分离，提取轮廓，匹配轮廓的方式来识别装甲板，但往往会花费大量时间在现场调整参数，于是我们想：能否利用深度学习来做自瞄以提高其鲁棒性？但深度学习算法在实时性上通常表现不好，在1080ti这样的显卡才能达到实时，但没人会在机器人上带一个煤气灶吧。很多人会想到使用Tensor RT，或者模型剪枝/压缩，低比特推理的方式提高深度学习算法在GPU上的速度，但没有想到使用纯CPU也能实时运行神经网络。凭借Intel团队发布的openvino，我们可以在Intel CPU或者计算棒上实时运行目标检测算法。在这里我们以CPU+计算棒的方式介绍完整的实现步骤。How it works？分为三个步骤本节以robomaster数据集为例，利用TensorFlow Object Detection API训练自己的模型。链接：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detectionTensorFlow Object Detection API是谷歌爸爸开源的模型库，包含了完整的训练和评测代码。模型包括主流的检测和分割网络，有SSD，Faster rcnn，mask rcnn，主干网包括mobilenet v1/v2/v3(看出谷歌爸爸的偏心了吧)，inception v2，resnet 50/101。大疆在2020年初开源了一个俯视视角的数据集，具体特征类似于大家看直播时的画面。分辨率是1920*1080。官方的用意应该是给雷达站做目标检测，放在自瞄这样的平视场景会存在一定的gap，同时分辨率也过大，增大计算负担。所以我们在官方数据集的基础上进行了魔改，改动如下：下载链接：https://pan.baidu.com/s/105vjTcDs6XZHtnXAgCx86g 提取码：v8ygPrerequisite：显卡：最好1080ti以上。单卡v100两个小时训练完毕。pip i 香港云主机nstall tensorflow-gpu==1.14 最好使用1.14版本的TFLinux系统请参考官方安装指令：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md目录根据自己的实际位置更改，其中test可以忽略所有模型配置文件在models/research/object_detection/samples/configs目录下，以ssd_mobilenet_v2_coco.config为例。需要修改的地方①num_classes: 2 ②image_resizer：height: 300 width: 400 ③fine_tune_checkpoint ④最后的数据位置数据扩充：水平翻转，亮度，对比度，饱和度随机抖动在models/research/object_detection/data/*.pbtxt里记录了数据集的类别，这里我们是两类，所以将label_map_path中的文件替换为以下字段：（注意文件名对应）训练代码v100训练2个小时就收敛了，1080ti可能三小时。训练过程中会边训练边评测。这里我们关注的是mAP(0.5:0.95)和AP(0.5)，可以看到mAP是0.537，AP是0.974，基本满足需求。当然，我们也放出来了模型文件下载链接：百度云：https://pan.baidu.com/s/1-m1ovofM_X9rh5rlQEicFg 提取码：4nra在Linux下的安装请参阅官方文档（很简单）：https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_installing_openvino_linux.html同时还可以查看 b站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1fC4y1s7dt仍然在TensorFlow models文件夹下，先提取inference_graph将inference_graph转换为openvino接受的格式也就是intermediate representation。这里需要注意ssd mobilenetv2对应的是ssd_support_api_v1.15.jsonPython测试模型C艹测试模型（记得先编译源码）结果就是开头的GIF啦。看完上述内容，你们对OpenVINO如何实现Robomaster自瞄有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注开发云行业资讯频道，感谢大家的支持。

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