Pasos para ejecutar "mask_rcnn_demo.exe"
- Se refiere a Convertir modelo de máscara ONNX* R-CNN a la representación intermedia desde OpenVINO™ documentación.
- Modelo mask_rcnn_R_50_FPN_1x descargado y convertido en IR
- Se ejecutó el comando: mask_rcnn_demo.exe -i D:/hqx/yolact/test_Color.jpg -m D:/hqx/mask_rcnn_R_50_FPN_1x.xml -detection_output_name=DetectionOutput
- Mensaje de error recibido: [ ERROR ] Cannot find blob with name: DetectionOutput
- Se ejecutó un comando diferente: mask_rcnn_demo.exe -i D:/hqx/yolact/test_Color.jpg -m D:/hqx/mask_rcnn_R_50_FPN_1x.xml -detection_output_name=6849/sink_port_0
- Mensaje de error recibido: [ ERROR ] Cannot add output! Layer 6849/sink_port_0 wasn't found!
- Vaya a mask_rcnn_demo repositorio que se encuentra en: \deployment_tools\open_model_zoo\demos\mask_rcnn_demo
- Abrir archivo models.lst
- Descargar modelo sugerido
- mask_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco
- mask_rcnn_inception_v2_coco
- mask_rcnn_resnet101_atrous_coco
- mask_rcnn_resnet50_atrous_coco
- Convierta el modelo descargado con el optimizador de modelos
- Ejecute mask_rcnn_demo.exe con el siguiente comando mask_rcnn_demo.exe -m "\.xml" -i "\.jpg"
Consulte la demostración de segmentación de C++ de la máscara de detección de objetos TensorFlow* R-CNNs para obtener más información.