本篇部落格旨在講解openvino套件中模型轉換和推理引擎demo所在檔案。
openvino的安裝在其官網上步驟較為詳細，openvino工具套件安裝參照此文件可完成openvino安裝，在此不做贅述。本人安裝的版本為2020.4，系統為ubuntu16.04。不同版本openvino在目錄結構上可能會存在一些差異。
openvino工具套件安裝完成後可以/opt/目錄下看到/intel/目錄。
上圖為openvino的目錄結構，我們需要著重注意"openvino_2020.4.287/deploment_tools/"目錄中的內容，其中有進行模型轉換與優化的「model_optimizer」資料夾與包含推理示例程式的」inference_engine「資料夾。
通過執行「model_optimizer」目錄中的mo_caffe.py、mo_tf.py等python指令碼可以將各個框架的深度學習模型轉化為統一格式的ir中間檔案。
inference_engine/demos/中有使用c++和python編寫的yolo、faster_rcnn等演算法的推理程式，我們可以參考這些**編寫自己的目標識別或目標跟蹤等機器視覺程式。
根據以上介紹的有關openvino的內容，大家對與openvino模型轉換與優化和推理有關的兩個重要目錄有了初步的了解。openvino開發指南可以幫助諸位深入了解openvino的使用方法，後續我也會發布使用openvino對yolov3進行實戰開發的過程和自己的心得體會。
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