요약
crnn_cs.xml 파일에서 추가 출력 노드를 제외하는 빠른 단계.
설명
- crnn_cs.onnx 텍스트 인식 모델을 IR(중간 표현)으로 변환:
python mo.py --input_model crnn_cs.onnx - 생성된 IR 파일로 OpenCV text_detection.cpp 샘플을 실행할 때 오류가 발생했습니다.
(expected: 'outs.size() == (size_t)1'), where 'out.size()' is 5 must be equal to '(size_t)1' is 1 - IR 파일에는 5개의 출력이 포함되며, 원래 ONNX 모델에는 출력이 하나뿐입니다.
해결 방법
OpenCV text_detection.cpp 샘플은 DNN 라이브러리가 출력 검사를 수행할 것으로 예상하며 1개 이상의 출력이 감지되면 오류가 발생합니다.
추가 노드를 위해 crnn_cs.xml 파일에서 결과를 FakeResult로 교체합니다.
- name="LSTM_183/FinalConcat/CellState/sink_port_0" type="Result"
- name="LSTM_183/FinalConcat/HiddenState/sink_port_0" type="Result"
- name="LSTM_201/FinalConcat/CellState/sink_port_0" type="Result"
- name="LSTM_201/FinalConcat/HiddenState/sink_port_0" type="Result"
- name="LSTM_183/FinalConcat/CellState/sink_port_0" type="FakeResult"
- name="LSTM_183/FinalConcat/HiddenState/sink_port_0" type="FakeResult"
- name="LSTM_201/FinalConcat/CellState/sink_port_0" type="FakeResult"
- name="LSTM_201/FinalConcat/HiddenState/sink_port_0" type="FakeResult"
추가 정보
모델 최적화기를 사용하여 모델을 IR로 변환할 때 최적화 중에 특정 레이어가 분할되고 추가 노드가 OpenVINO 라이브러리에서 유효한 노드로 인식될 수 있습니다.