Comment installer OpenVINO™ extension de formation à partir de la branche GitHub Repository « Misc »?

Impossible d’installer OpenVINO™ Training Extension à partir de la branche divers du référentiel GitHub*.

Conditions préalables

• Ubuntu* 18.04 / 20.04
• Python* 3.6+
• OpenVINO™ - pour l’exportation et l’exécution de modèles
• CUDA Toolkit 10.2 - pour la formation sur les GPU

Étapes d’installation :

1. Téléchargez OpenVINO Toolkit 2021.4.2 pour le système d’exploitation Linux*.
2. Suivez Installer et configurer Distribution Intel® du kit d'outils OpenVINO™ pour Linux*.
3. Clone Référentiel OpenVINO™ Training Extensions :

   git clone https://github.com/openvinotoolkit/training_extensions.git

   export OTE_DIR=`pwd`/training_extensions

4. Clone Référentiel Zoo Open Model pour exécuter des démos :

   git clone https://github.com/openvinotoolkit/open_model_zoo --branch 2021.4.2

   export OMZ_DIR=`pwd`/open_model_zoo

5. Changez de répertoire pour object_detection :

   cd /training_extensions/models/object_detection

6. Créer un environnement virtuel :

   ./init_venv.sh

7. Activer l’environnement virtuel :

   source venv/bin/activate

8. Modifiez les versions onnxoptimizer et onnx dans le fichier runtime.txt suivant :

   /training_extensions/external/mmdetection/requirements/runtime.txt

   onnx==1.10.1

   onnxoptimizer==0.2.6

9. Installer MMDetection à l’intérieur de l’environnement virtuel :

   cd /training_extensions/external/mmdetection/

   pip install -r requirements/build.txt

   pip install "git+ https://github.com/open-mmlab/cocoapi.git#subdirectory=pycocotools"

   pip install -v -e .

10. Passez à l’étape 2 du guide de détection du texte horizontal .

    cd /training_extensions/models/object_detection

    export MODEL_TEMPLATE=`realpath ./model_templates/horizontal-text-detection/horizontal-text-detection-0001/template.yaml`

    export WORK_DIR=/tmp/my-$(basename $(dirname $MODEL_TEMPLATE))

    export SNAPSHOT=snapshot.pth

    python ../../tools/instantiate_template.py ${MODEL_TEMPLATE} ${WORK_DIR}

11. Continuez l’étape 3. Essayez un modèle pré-entraîné

    cd ${WORK_DIR}

    python export.py \

    --load-weights ${SNAPSHOT} \

    --save-model-to export

    python ${OMZ_DIR}/demos/object_detection_demo/python/object_detection_demo.py \

    -m export/model.xml \

    -at ssd \

    -i /dev/video0

Étapes de dépannage :

Si ModuleNotFoundError : Aucun module nommé 'mmcv._ext' ne s’est produit, rétrogradez CUDA à la version 10.2.

Si RuntimeError : OpenVINO™ Model Optimizer n’est pas trouvé ou configuré correctement s’est produit, suivez les étapes de Étape 4 : Configurer Model Optimizer.

Si l’erreur persiste, indiquez le PATH complet pour mo.py à l’intérieur du fichier /mmdetection/tools/export.py (lignes 154,171,179 et 185).

CHEMIN COMPLET pour mo.py :

/opt/intel/openvino_2021.4.752/deployment_tools/model_optimizer/mo.py