基于OpenVINO的端到端DL网络-进一步解析OpenVINO提供的例子并且独立出来(win+vs)

一、例子概览

上图中标红的都是可以运行的例子，在上一个博客中已经提示。其它的是工具等辅助内容。

例子可以简单分为3类，一类是

这个是和OpenCV相关的，可以参考；

一类是

这个是入门的，优先学习

余下的就是完整的例子，最后学习。

二、代码框架

我们从 开始，它的代码比较清晰

其中1-7对应的就是

但是在不同的例子中是有不一样的地方的。同时Intel在sample代码中，也有前后不一致的地方，需要注意批判学习。

三、独立出来

最后我们需要做的事将

super_resolution_demo

独立出来，成为自己可以运行的例子，相关要点：

头文件：

lib文件：

C:\Users\Administrator\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build\intel64\Debug\gflags_nothreads_static.lib

C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\inference_engine\lib\intel64\Debug\inference_engined.lib

C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\opencv\lib\opencv_world410d.lib

C:\Users\Administrator\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build\intel64\Debug\cpu_extension.lib

C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\inference_engine\lib\intel64\Debug\tbb_debug.lib

shlwapi.lib

特别要注意shlwapi.lib要添加

其它：

结果：

 

四 、初步小结

例子中最为突出的问题就是 大量引用了外部库，这是我们不需要的（比如GFlag)，必须在后面的使用过程中进一步优化。3识别肯定是可以的。

此外就是模型了，模型在哪里？模型的迁移如何做？进一步研究。还有用什么数据集。

某种感觉，这个例子比较通用呀。

来自为知笔记(Wiz)

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