Opencv 树莓PI4-OpenVino-Open CV DNN-net.forward-Segmentation fault-NCS2-Myriad

我正在使用OpenVino最新工具包：l_OpenVino_toolkit_runtime_raspbian_p_2020.2.120.tgz 覆盆子-Pi4。 打开CV 4.3.0-openvino

尝试将OpenCV DNN与tensorflow网络和caffe一起使用。但是在net.forward（）调用中出现分段错误

下面是Python中tensorflow的代码。我不知道如何进行和解决它。我尝试搜索，但找不到有效的解决方案

我正在执行的步骤（路径配置正确）

初始化tensorflow网络 tensorflowNet=cv2.dnn.readNetFromTensorflow（路径到路径，路径到标签）

tensorflowNet.setPreferableTarget（cv2.dnn.dnn_TARGET_MYRIAD）#设置为使用NCS2

将BLOB传递给TENSORFLOW网络 blob=cv2.dnn.blobFromImage（帧，大小=（300300），swapRB=True，crop=False）

通过网络传递blob并获得检测结果和 tensorflowNet.setInput（blob）

打印（“转发前”）

检测=tensorflowNet.forward（）

打印（“转发后”）

它在.forward方法失败。控制台输出如下

pi@raspberrypi：~/guardeyelite$python3 OpenCVTensorFlow.py 框架发现

处理框架完成

前进前

---

Segmentation fault

是否有机会分享您正在使用的模型和源代码？这将有助于重现你的错误。您是否尝试在PC上运行应用程序？使用另一个后端？代码大致如上所述。没什么复杂的。我有两个文件。冻结的推理图和pbtxt文件（由TF使用文本到图形工具生成）。我没有试过任何机器。是否可以通过其他渠道与您共享代码？当使用GDB Python3时，我得到以下信息：[新线程0xa0a29460（LWP 3574）]线程1“Python3”接收到信号SIGSEGV，分段错误。0xaefeeeda英寸？？（）从/opt/intel/openvino/deployment_tools/ngraph/lib/libngraph.so（gdb）我猜这个模型太复杂了，OpenCV阅读器无法正确解析。我建议使用以下命令通过模型优化器转换模型：

python3./mo.py--input\u model~/Downloads/ssd\u inception\u v2\u coco\u 2018\u 01\u 28/freezed\u interference\u graph.pb--tensorflow\u object\u detection\u api\u pipeline\u config~/Downloads/ssd\u inception\u v2\u coco\u 2018\u 01\u 28/pipeline.config--transformations\u config./extensions/front/tf/ssd_support.json

，然后尝试通过

readNetFromModelOptimizer

读取模型。有关将检测模型从TensorFlow转换为OpenVINO格式的更多信息：如果您的模型与普通ssd inception v2有所不同，我可以在本地设置中尝试。您可以在我的Github配置文件中找到我的联系人。是否有机会共享您正在使用的模型和源代码？这将有助于重现你的错误。您是否尝试在PC上运行应用程序？使用另一个后端？代码大致如上所述。没什么复杂的。我有两个文件。冻结的推理图和pbtxt文件（由TF使用文本到图形工具生成）。我没有试过任何机器。是否可以通过其他渠道与您共享代码？当使用GDB Python3时，我得到以下信息：[新线程0xa0a29460（LWP 3574）]线程1“Python3”接收到信号SIGSEGV，分段错误。0xaefeeeda英寸？？（）从/opt/intel/openvino/deployment_tools/ngraph/lib/libngraph.so（gdb）我猜这个模型太复杂了，OpenCV阅读器无法正确解析。我建议使用以下命令通过模型优化器转换模型：

python3./mo.py--input\u model~/Downloads/ssd\u inception\u v2\u coco\u 2018\u 01\u 28/freezed\u interference\u graph.pb--tensorflow\u object\u detection\u api\u pipeline\u config~/Downloads/ssd\u inception\u v2\u coco\u 2018\u 01\u 28/pipeline.config--transformations\u config./extensions/front/tf/ssd_support.json

，然后尝试通过

readNetFromModelOptimizer

读取模型。有关将检测模型从TensorFlow转换为OpenVINO格式的更多信息：如果您的模型与普通ssd inception v2有所不同，我可以在本地设置中尝试。您可以在我的Github配置文件中找到我的联系人。