Não é possível executar a amostra openCV* text_detection.cpp com um modelo CRNN_CS usando OpenVINO™ kit de ferramentas

• Modelo de reconhecimento de texto crnn_cs.onnx convertido para Representação Intermediária (IR):
  python mo.py --input_model crnn_cs.onnx
• Erro encontrado ao executar a amostra OpenCV text_detection.cpp com os arquivos de IR gerados:
  (expected: 'outs.size() == (size_t)1'), where 'out.size()' is 5 must be equal to '(size_t)1' is 1
• Os arquivos de IR contêm 5 saídas, enquanto o modelo ONNX original tem apenas uma saída.

A amostra openCV text_detection.cpp espera que a biblioteca DNN execute uma verificação de saída e solicitará um erro se mais de 1 saída for detectada.

Substitua o resultado para FakeResult no arquivo crnn_cs.xml para nós extras:

• 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"

Ao converter modelos para IR usando o otimizador de modelo, é possível que certas camadas sejam divididas durante a otimização e os nós adicionais sejam reconhecidos como nós válidos por OpenVINO biblioteca.