仪酷LabVIEW AI视觉工具包及开放神经网络交互工具包常见问题解答

前言

哈喽,各位朋友,好久不见~

我是virobotics(仪酷智能)

之前给大家分享了基于LabVIEW开发的AI视觉工具包及开放神经网络交互工具包,不少朋友私信说在安装和使用过程中会遇到一些问题,今天我们就集中回复一下大家问到最多的问题。如果大家在使用过程中还有其他问题,可以补充到评论区,我们这篇博文会持续补充更新大家遇到问题的解决办法~

Q1:LabVIEW AI视觉工具包及开放神经网络交互工具包有哪些功能?

LabVIEW AI视觉工具包功能 1、轻松配置相机:可调用市面上主流的USB摄像头、网络摄像头轻松采集图像; 2、 提供数百个OpenCV中传统图像处理的算子,满足各种需求:包括颜色空间转换、DFT变换、多种图像滤波器;二值化、图像阈值处理、直线检测、圆检测、轮廓检测和处理、角点检测、相机标定、手眼标定、SIFT特征点匹配、模板匹配等,利用功能强大的图像处理库和数百种算子,轻松完成模式匹配、边缘轮廓检测、OCR、物体识别及更多任务; 3、 提供多种框架模型导入模块:包括tensorflow、pytorch、darknet、openvino等多个平台的深度学习模型; 4、 多种加速推理接口:可使用CUDA和OpenVINO加速; 5、 支持多种硬件加速:支持Nvidia GPU、Intel、TPU、NPU多种硬件加速; LabVIEW开放神经网络交互工具包(ONNX)功能 1、 提供多种框架生成的onnx模型导入模块:包括pytorch、caffe、tensorflow、paddlepaddle等生成的onnx模型; 2、 多种高效加速推理接口:CUDA、TensorRT对模型进行最大化的加速; 3、 支持多种硬件加速:支持Nvidia、GPU、Intel、TPU、NPU多种硬件加速 官方的物体分类、物体检测、语义分割、实例分割都支持,第三方的人脸识别、文字识别也已经通过验证。总体支持市面上几乎所有的模型。

Q2:两大类工具包有什么区别?

1、 【LabVIEW AI视觉工具包】提供较多采集图像,处理图像的视觉算子,【LabVIEW开放神经网络交互工具包(ONNX)】没有视觉算子; 2、 【LabVIEW AI视觉工具包】能支持的AI模型较少,【LabVIEW开放神经网络交互工具包(ONNX)】能支持所有的神经网络模型。如目标检测、图像分割、图像分类,甚至语音语义都能跑,即一些模型只能使用【LabVIEW开放神经网络交互工具包(ONNX)】才能调用,如红色字体模型实例; 3、 【LabVIEW开放神经网络交互工具包(ONNX)】提供最大化的CUDA、TensorRT加速接口;

Q3:这些工具包主要是用来做什么的,我可以用工具包来训练我的模型吗?

目前我们的工具包主要分为推理类工具包和训练类工具包,支持使用一键训练工具包训练自己的模型,训练好的模型可以直接使用推理工具包部署到终端;

Q4:为什么我安装了techforce_lib_opencv_cpu工具包却不能用?

目前博客中的的所有视觉相关的工具包,仅支持2018或更高版本64位LabVIEW,请检查您的电脑安装的LabVIEW是否是2018或更高的64位版本;

Q5:为什么安装工具包之后,工具包函数选版上的vi都报错?

点击控制面板------程序------程序和功能,查看是否已经有以下程序,如果没有,请下载并安装VC2015-2019 Redistributable,下载链接:pan.baidu.com/s/1s87kWNDZ...; 安装完成就不会报错了;

Q6:为什么我已经安装techforce_lib_opencv_cuda_113工具包,但所有的vi拖到程序框图面板上都会报错?

请检查您是否已经安装了11.3版本的cuda及对应的cudnn,如没有安装,则会出现这种错误;

Q7:为什么工具包安装过程中,无法安装Third Party Licensing&Activatio Toolkit?

您可以将已经安装的工具包卸载,电脑关机重启,然后以管理员身份运行vipm21,重新安装工具包,如果确实无法成功安装,也不必担心,这并不会影响工具包的正常使用;

Q8:为什么安装LabVIEW AI视觉工具包techforce_lib_opencv_cpu之后无法使用openvino加速?

请检查您是否已经安装了OpenVINO toolkit2021.4.2并进行了配置环境变量,如还未安装,则无法使用openvino加速;

Q9:为什么我已经安装了OpenVINO toolkit2021.4.2并且也进行了环境配置,但是运行demo过程中,readNetFromModelOptimizer.vi会出现如下报错?

请检查您的模型路径是否包含中文,如果包含中文,请将模型放置在全英文路径下,修改之后重新运行;

Q10:为什么我已经安装了OpenVINO toolkit2021.4.2并且也进行了环境配置,但是运行openvino的demo过程会出现"无法定位程序输入点"报错?

您电脑硬件可能无法自行适配openvino的dll库,请您在此链接中:pan.baidu.com/s/1eE8w3bkB...,下载openvinodll库,下载完成将openvinodll.zip解压之后放到C盘根目录,动态调用openvino的dll了,即demo中做如下修改:

Q11:为什么我cuda装好且已经配置好了,但是模型运行速度使用却和使用CPU时一样?

请检查您是否在安装GPU版本的工具包之后,又安装了CPU版的工具包,可通过VIPM查看您已经安装的工具包,若您同时安装了两个版本的工具包,请将所有工具包卸载,并重新安装GPU版本的工具包,注意:LabVIEW AI视觉工具包和LabVIEW开放神经网络交互工具包(ONNX)两大类工具包都包含两个版本,您只需要安装其中一个版本即可。

Q12: 为什么我使用cuda和tensorRT加速推理之后,模型反而耗时更久?

检查一下您是否在跑模型的循环里放置了时间较长的等待vi,如果等待时间比较长,GPU会自动地不全速运行。为解决此问题,建议您在调试时放置等待vi,真正投入产线时还是要把等待去掉的。

Q13: cuda和TensorRT加速驱动安装配置好麻烦呀,有免安装版本吗?

有的,我们提供了cuda加速所需驱动:cuda11.3以及对应的cudnn;TensorRT加速驱动:TensorRT-8.2.5.1(对应cuda11.3的版本)。cuda和TensorRT免安装压缩包下载链接:pan.baidu.com/s/1_X-cO8Mv...,下载后解压,把cuda下的bin文件夹和tensorRT下的lib文件设置为环境变量即可。

总结

以上就是今天要给大家分享的内容,希望对大家有用。大家可根据链接下载相关驱动和补充文件。我是virobotics(仪酷智能),我们下篇文章见~

如果有问题可以在评论区里讨论,提问前请先点赞支持一下博主哦,如您想要探讨更多关于LabVIEW与人工智能技术,欢迎加入我们的技术交流群:705637299。进群请备注:LabVIEW机器学习

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