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《深度学习图像识别技术：基于TensorFlow Object Detection API和Intel OpenVINO》

《深度学习图像识别技术：基于TensorFlow Object Detection API和OpenVINOTM工具套件》

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【随书资料下载链接】

360网盘 （提取码：af62） 百度网盘 （提取码: h9m3)

【注意项】

【OpenVINO版本】由于OpenVINO版本不断迭代，请读者选择跟书中的版本保持一致;

【安装到C盘！！】在Windows中安装OpenVINO，一定要安装到C盘！！！

下载链接： https://software.intel.com/en-us/openvino-toolkit/choose-download?innovator=CONT-0017856

【下载须知】 360网盘资料下载不成功问题

  • 问题：超过1GB会自动断掉
  • 原因：非360会员
  • 解决：用浏览器打开360云盘分享链接后，请进入 深度学习目标检测技术 文件夹，分别逐个下载所有的压缩文件。每个压缩文件都在500M左右，经过东莞、北京、上海、深圳多地测试，下载成功率100%

【搭建TensorFlow开发环境须知】安装TensorFlow前请卸掉之前安装的TensorFlow、Python和CUDA

  • 问题：有读者用命令conda install tensorflow-gpu=1.13.1，但查看TensorFlow的版本却是1.15.1
  • 原因：该读者之前在自己的电脑上已安装过TensorFlow，遇到了多版本冲突
  • 解决：请读者在按照本书搭建TensorFlow开发环境前，先卸掉之前安装的TensorFlow、Python、Anaconda和CUDA，从一个干净的环境开始搭建

【Page54 model_zoo 链接失效】测试安装TensorFlow Object Detection API下载ssd_inception_v2_coco的链接

【numpy版本≥1.16导致训练不成功】请卸载掉numpy，然后用pip install numpy==1.16.4重装numpy

  • 问题：用命令conda install tensorflow-gpu=1.13.1，conda会安装最新版的Numpy≥1.18.2，这会导致命令：python train.py --logtostderr --train_dir=training\ --pipeline_config_path=training\ssd_inception_v2_coco.config 无法成功启动训练
  • 原因：Tensorflow object detection api 不支持numpy 1.18.2
  • 解决：请用命令pip uninstall numpy先卸载掉numpy，然后用pip install numpy==1.16.4重装numpy

【3.8节，运行train.py训练模型时报错：NotFoundError: NewRandomAccessFile failed to Create/Open】

  • 问题：读者没有按照本书的路径配置训练文件夹，且没有按照3.4.3节重新标注图片，导致标注文件的路径跟实际图片的路径不一致。
  • 解决：参考3.4.4节，打开标注文件.xml，核对路径; 若不一致，请重新标注并保存标注文件; 或者先建立跟本书一样的路径

【3.8节，运行train.py训练模型时报错：ValueError: Tensor conversion requested dtype string for Tensor with dtype float32: 'Tensor("arg0:0", shape=(), dtype=float32, device=/device:CPU:0)'】

  • 问题：读者没有按照本书3.7.3节配置文件，尤其是train.tfrecord的路径 或 文件名 写错
  • 解决：pipeline.config文件中的train_input_reader的配置参数与文件所在的实际路径一定要一致！

勘误1 Page39

  • 原文：conda install tensorflow-gpu=1.13
  • 改为：conda install tensorflow-gpu=1.13.1
  • 原因：anaconda软件服务器版本变化

注意1 Page124 OpenVINO 2020 R1版开始，cpu_extension库已经集成到推理引擎中去了，不用用户手动编译了

  • 原文：将intel64→Debug文件夹下的cpu_extension.lib文件复制到C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino_2019.3.334\inference_engine\lib\intel64\Debug文件夹
  • 注意：OpenVINO 2020 R1版开始不需要通过编译Samples获得cpu_extension库；OpenVINO 2020 R1之前的版本都需要

注意2 Anaconda官网打不开，请从清华镜像源下载

注意3 有读者反馈git clone -b r1.13.0 https://github.com/tensorflow/models.git 下载速度慢

注意4 Page32 有读者反馈Anaconda Navigator里面找不到VS Code

  • 请确保Anaconda Navigator的版本大于1.7，或者卸掉您已经安装的Anaconda，从清华镜像源下载并安装最新的Anaconda
  • 当前最新版的Anaconda没有VScode的安装选项了，建议读者到VSCode官网下载(https://code.visualstudio.com/)，手动安装即可

注意5 有读者在转换OpenVINO IR模型时不成功，错误为：Graph object has no attribute 'node'

  • 原因: OpenVINO 2019以及之前所有版本，不支持networkx2.4
  • 解决方案:先卸载networkx2.4：pip uninstall networkx; 然后安装networkx 2.0版本：pip install networkx==2.0
  • 参考资料：https://www.jianshu.com/p/2be7b448b788

注意6 demo_squeezenet_download_convert_run.bat 运行不成功

  • 原因: squeezenet.1.1.caffemodel模型的服务器有问题，下载不容易成功
  • 解决方案: 1, 连接手机4G热点后再运行；2, 运行demo_security_barrier_camera.bat，该模型下载成功率高，若能正确运行，也说明OpenVINO开发环境安装成功！

注意7 运行p119 demo_benchmark_app.bat -d GPU 出错

  • 报错信息：pip3不是内部或外部命令，也不是可运行的程序
  • 原因：OpenVINO 2020版，把批处理文件中的pip改为pip3了，需要在Anaconda中安装pip3工具
  • 解决方案：在Anaconda中安装pip3工具

注意8 https://tzutalin.github.io/labelImg/ 中无法下载LabelImg Windows安装文件

注意9 启动train.py训练时，报错：Failed to get convolution algorithm

  • 报错信息：UnknownError:Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize
  • 解决方案: 在train.py开头加入语句
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'   #指定第一块GPU可用
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.8  # 程序最多只能占用指定gpu 80%的显存
config.gpu_options.allow_growth = True      #程序按需申请内存
sess = tf.Session(config=config)

注意10 p130页，OpenVINO2020.3版，运行human_pose_estimation_demo.exe报错无法解码mpeg文件

注意11 P129,4.9.5节，2019 R3版运行human_pose_estimation_demo.exe出错

由于笔者的水平有限，书中难免会出现错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。读者可以将书中的错误以及遇到的任何问题反馈给我们，我们将尽量在线上为读者提供最满意的解答。 Email: dlod_openvino@163.com

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