OpenVinoを回しMXnet、ラズベリー写真推論に来るのか

[Movidiusモデル最適化変換モデルを使用する前に、我々はコンバージョンオプティマイザーmovidius前に、デプロイメント・モードにモデルを変換するdeploy.py MXNetを使用する必要があります]

https://github.com/apache/incubator-mxnet/blob/master/example/ssd/deploy.py

CD〜
gitのクローンhttps://github.com/apache/incubator-mxnet

MV tmpに/ * - 0000.params TMP / ssd_resnet50_512-0000.params
MV tmpに/ * - symbol.json TMP / ssd_resnet50_512-symbol.json

python3インキュベーター-mxnet /例/ SSD / deploy.py --network resnet50 --data形状512 --numクラス5 --prefix TMP / ssd_

CDは/ opt /インテル/ openvino / deployment_tools / model_optimizer

python3 mo_mxnet.py --input_model ssd_resnet50_512-0000.params --input_shape [1,3,512,512]

python3 mo_mxnet.py --input_model ssd_resnet50_512-0000.params --input_shape [1,3,512,512] --data_type = FP16

以下のブログへの参照：  https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/introduction_to_amazon_algorithms/object_detection_birds/object_detection_birds.ipynb

ロッドの計算にラズベリーPiは推論を行います