¿Cómo instalar OpenVINO™ extensión de capacitación desde la rama "Misc" del repositorio de GitHub?

No se puede instalar OpenVINO™ extensión de entrenamiento desde la rama miscelánea del repositorio de GitHub*.

Requisitos previos

• Ubuntu* 18.04/20.04
• Python* 3.6+
• OpenVINO™ - para exportar y ejecutar modelos
• CUDA Toolkit 10.2: para entrenamiento en GPU

Pasos de instalación:

1. Descargue OpenVINO Toolkit 2021.4.2 para sistemas operativos Linux*.
2. Siga Instalar y configurar Distribución Intel® del kit de herramientas OpenVINO™ para Linux*.
3. Clon Repositorio de OpenVINO™ Training Extensions:

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

   export OTE_DIR=`pwd`/training_extensions

4. Clon Abra el repositorio Model Zoo para ejecutar demostraciones:

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

   export OMZ_DIR=`pwd`/open_model_zoo

5. Cambie el directorio a object_detection:

   cd /training_extensions/models/object_detection

6. Crear entorno virtual:

   ./init_venv.sh

7. Activar entorno virtual:

   source venv/bin/activate

8. Modifique las versiones onnxoptimizer y onnx en el siguiente archivo runtime.txt:

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

   onnx==1.10.1

   onnxoptimizer==0.2.6

9. Instalar MMDetección dentro del entorno virtual:

   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. Continúe con el paso 2 de la Guía de detección de texto 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. Continúe con el paso 3. Pruebe un modelo preentrenado

    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

Pasos para la resolución de problemas:

Si ModuleNotFoundError: No se produjo ningún módulo denominado 'mmcv._ext' , degrade CUDA a la versión 10.2.

Si RuntimeError: OpenVINO™ Model Optimizer no se encuentra o no se configura correctamente, complete los pasos de Step 4: Configure the Model Optimizer.

Si el error persiste, proporcione la ruta de acceso completa para mo.py dentro del archivo /mmdetection/tools/export.py (líneas 154,171,179 y 185).

RUTA COMPLETA para mo.py:

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