Os resultados de inferência são diferentes entre plugin de CPU e plugin MYRIAD com o mesmo modelo de representação intermediária (IR)

1. Amostra de SSD de detecção de objeto modificada Python* extraindo a saída da camada conv2/WithoutBiases
2. Executei a demonstração com a mesma imagem de entrada e modelo de ssd mobilenet no plugin da CPU e plugin MYRIAD.
3. Comparei as duas imagens de saída geradas a partir do plugin da CPU e do plugin MYRIAD usando Beyond Compare.
4. Houve muitas diferenças (denotadas por pontos vermelhos) entre as duas imagens de saída.

Espera-se que ela tenha uma diferença de precisão entre qualquer uma das plataformas de destino, mas a diferença das métricas de referência deve estar dentro de 1%.

Escolha um dos dois métodos para melhorar os resultados de inferência gerados a partir do plugin MYRIAD:

Método 1:

• Desativar Aceleração de hardware MYRIAD no código fonte.

  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")

Método 2:

• Re-gerarModelo de IR usando o otimizador de modelo, especificando o valor da escala. O valor da escala deve ser de até 255.

  python mo.py --input_model --scale

Consulte Como comparar a visualização de comparação de imagens usando Além de Comparação.

Consulte diferenças entre duas imagens para detectar e visualizar diferenças entre duas imagens.