這篇文章將介紹如何在 DepthAI 上實(shí)現(xiàn)手掌檢測

你可以在演示中使用以下一組預(yù)先訓(xùn)練的模型：

? palm_detection 檢測手掌

1.分析項(xiàng)目

項(xiàng)目地址

Palm Detection Model：https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands#palm-detection-model
Hand_Detection_and_Tracking：https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/tree/main/033_Hand_Detection_and_Tracking/10_new_128x128

2.獲取模型

初始模型從?PINTO_model_zoo?獲取， 其原始模型是 tflite，經(jīng)Katsuya Hyodo轉(zhuǎn)換為 tensorflow (.pb) 文件

Palm detection: https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/blob/main/033_Hand_Detection_and_Tracking/10_new_128x128/download_resources.sh

3.查看模型

使用 Netron 查看模型文件
開頭 可以看到 輸入層的形狀和名稱

結(jié)尾 可以看到輸出層的名字

4.模型轉(zhuǎn)換為 IR 文件

openvino 支持直接轉(zhuǎn)換 tensorflow 的模型：https://docs.openvinotoolkit.org/cn/latest/openvino_docs_MO_DG_prepare_model_convert_model_Convert_Model_From_TensorFlow.html

轉(zhuǎn)換TensorFlow *模型

? 轉(zhuǎn)到<OPENVINO_INSTALL_DIR>/deployment_tools/model_optimizer目錄
? 使用mo.py腳本可以簡單地將具有權(quán)重的.pb模型轉(zhuǎn)換為.xml和.bin 文件：

mo.py ?--reverse_input_channels \ ?

?--input_model palm_detection.pb \ ?

?--model_name palm_detection \ ?

?--input input \ ?

?--output classificators,regressors \ ?

?--input_shape [1,128,128,3] \ ?

?--data_type FP16 \ ?--scale 127.5 \ ?

?--mean_values [127.5,127.5,127.5]

5.查看轉(zhuǎn)換的 IR 文件

使用 Netron 查看 xml 文件
與之前比對(duì)

這時(shí)可以看到 輸出的形狀

6.IR 轉(zhuǎn)換為 blob文件

將IR文件轉(zhuǎn)換為blob文件:

export MYRIAD_COMPILE=$(find /opt/intel/ -iname myriad_compile)?

$MYRIAD_COMPILE -m palm_detection.xml \ ?

?-ip U8 \ ?

?-VPU_MYRIAD_PLATFORM VPU_MYRIAD_2480 \ ?

?-VPU_NUMBER_OF_SHAVES 4 \ ?

?-VPU_NUMBER_OF_CMX_SLICES 4

7. 演示

手掌檢測演示：https://docs.oakchina.cn/en/latest/pages/samples/palm_detection/

國內(nèi)在哪里能買到DepthAI?

目前國內(nèi)唯一的購買渠道是派馳的淘寶店:

OAK-D -派馳電子 淘寶：https://sourl.cn/9YEFE5

OAK-1 -派馳電子 淘寶：https://sourl.cn/4CpZUZ

參考鏈接:

OAK 中國：https://sourl.cn/6wt8sm

OAK 中文文檔：https://sourl.cn/rawPZD