ID de l'article: 000087323 Type de contenu: Maintenance et performances Dernière révision: 01/02/2023

Les résultats d’inférence sont différents entre le plugin CPU et le plugin MYRIAD possédant le même modèle de représentation intermédiaire (IR)

Environnement

Stick de calcul neuronal Intel 2

BUILT IN - ARTICLE INTRO SECOND COMPONENT
En bref

Méthodes permettant d’améliorer les résultats d’inférence générés à partir du plugin MYRIAD

Descriptif
  1. Exemple de SSD Python* de détection d’objets modifié en extrayant la sortie de la couche conv2/WithoutAses
  2. A exécuté la démo avec la même image d’entrée et le même modèle ssd mobilenet sur le plugin CPU et le plugin MYRIAD.
  3. Comparaison des deux images de sortie générées à partir du plugin CPU et du plugin MYRIAD utilisant Beyond Compare.
  4. Il y avait de nombreuses différences (indiquées par des points rouges) entre les deux images de sortie.
Résolution

Il devrait avoir une différence de précision entre une des plateformes visées, mais la différence par rapport aux mesures de référence devrait être de 1 %.

Choisissez une des deux méthodes permettant d’améliorer les résultats d’inférence générés par le plugin MYRIAD :

Méthode 1 :

  • Désactiver Accélération matérielle MYRIAD dans le code source.

    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")

Méthode 2 :

  • Générer à nouveauModèle IR utilisant l’optimiseur de modèle en spécifiant la valeur d’échelle. La valeur d’échelle doit être jusqu’à 255.

    python mo.py --input_model --scale

Informations complémentaires

Reportez-vous à Comment comparer dans la vue de comparaison d’images à l’aide de Beyond Compare (Au-delà de la comparaison).

Reportez-vous aux différences entre deux images pour détecter et visualiser des différences entre deux images.

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