문서 ID: 000087323 콘텐츠 형태: 유지 관리 및 성능 마지막 검토일: 2023-02-01

추론 결과는 동일한 중간 표현(IR) 모델을 사용하는 CPU 플러그인과 MYRIAD 플러그인 간에 다릅니다.

환경

인텔 뉴럴 컴퓨트 스틱 2

BUILT IN - ARTICLE INTRO SECOND COMPONENT
요약

MYRIAD 플러그인에서 생성되는 추론 결과를 개선하는 방법

설명
  1. conv2/withoutBiases 레이어의 출력을 추출하여 수정된 개체 감지 SSD Python* 샘플
  2. CPU 플러그인과 MYRIAD 플러그인에서 동일한 입력 이미지와 Mobilenet-ssd 모델로 데모를 실행했습니다.
  3. 비욘드 비교 를 사용하여 CPU 플러그인과 MYRIAD 플러그인에서 생성된 두 개의 출력 이미지를 비교했습니다.
  4. 두 출력 이미지 사이에는 많은 차이점(빨간색 점으로 표시됨)이 있었습니다.
해결 방법

대상 플랫폼 간에 정확도 차이가 있을 것으로 예상되지만 참조 메트릭의 차이는 1% 이내여야 합니다.

MYRIAD 플러그인에서 생성되는 추론 결과를 개선하기 위한 두 가지 방법 중 하나를 선택하십시오.

방법 1:

  • 비활성화 소스 코드의 무수한 하드웨어 가속.

    ie = IECore()
    ie.set_config({'MYRIAD_ENABLE_HW_ACCELERATION': 'NO'}, "MYRIAD")
    net = ie.read_network(model=model_xml, weights=model_bin)
    exec_net = ie.load_network(network=net, device_name="MYRIAD")

방법 2:

  • 다시 생성스케일 값을 지정하여 모델 최적화기를 사용하는 IR 모델. 스케일 값은 최대 255입니다.

    python mo.py --input_model --scale

추가 정보

비교 외를 사용하여 그림 비교 보기에서 비교하는 방법을 참조하십시오.

두 이미지의 차이를 감지하고 시각화하려면 두 이미지의 차이를 참조하십시오.

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