## OpenVINO的資源

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OpenVINO提供了很多資源給使用者，甚至有的不僅是提供給開發者，也有針對學生或者是非本科使用的小型範例教材。但剛開始碰難免找不到方向，這篇我們來介紹一下OpenVINO提供的幾個重要資源集散地。

### OpenVINO Notebook

包含有逐步執行，附加一些原理說明的OpenVINO Notebook：

https://openvinotoolkit.github.io/openvino_notebooks/

原本的OpenVINO Notebook還需要自己翻列表，後來增加了github首頁的一些亮點模型摘要，而現在更變成了github page，直接把搜尋功能附加在裡面了。


這個地方的資源最大的強處是附詳細的執行步驟，大多數在這個地方的範例也都有模型本身的原理介紹。對於比較複雜的多模型應用，比方說擴散模型之類會有模型的拆分解說，也會一步步教你怎麼個別量化這些模型。

部分模型會有google colab的範例，即使自己的電腦沒有環境配置也可以利用google的資源體驗一下。

唯一比較大的缺點是範例都是Jupyder Notebook的結構，因此包含不少利用這個特性製作的UI介面，讓使用者可以調整參數和選項。因此若想調整成單機執行用的程式需要花一點時間。

### OpenVINO Model Zoo

和NV相同，OpenVINO也有由社群驅動的模型分享區：

https://github.com/openvinotoolkit/open_model_zoo


這邊的模型數量龐大且用途多樣，截至撰文的2024年4月共有超過400個模型在上面。裡面的模型並非直接把原始權重丟過去，而是把模型的網址做成文檔，待需要使用時才會利用omz_downloader下載，因此我們可以放心使用git命令整個下載下來。

通常我們使用Model Zoo會先從上面的demos資料夾開始找起：


裡面會依照模型名稱/範例使用的語言命名，可以先依照需求找到想要的模型，再比對看看有沒有自己習慣的語言範例。因為使用的是OpenVINO，所以都會是C或者python的語言範例，少部分名稱後面沒有註明的點開之後兩個語言的範例都在裡面。

而其中有一個資料夾格格不入，他不是模型範例，但比模型範例更重要的是common資料夾。這個資料夾存放了Model Zoo範例用到的各種常用工具，有的是基本影像處理，有的是一些資料處理工具......不論如何，因為demos裡面的範例很容易借用這資料夾內的工具，因此當範例出現一些原資料夾內沒有附的函式庫的時候，就可以確認一下是不是從這邊來的。通常而言，這種範例會有以下兩行去找這個common函式庫（以python為例）

sys.path.append(str(Path(__file__).resolve().parents[2] / 'common/python'))
sys.path.append(str(Path(__file__).resolve().parents[2] / 'common/python/model_zoo'))

接下來，我們以gesture_recognition_demo這個資料夾為範例。這是一個辨識標準手語的範例，兩種語言都有，這邊以python為主介紹。

我們先看到README，這邊會有各種安裝、下載、執行的簡易說明。和Notebook不一樣，它不見得會有關於模型原理的說明。

首要前提當然是取得模型。前面我們說過，需要使用時利用omz_downloader下載。一樣在gesture_recognition_demo這個範例的資料夾中，我們可以找到models.lst：


這個文件檔敘述了這個demo可以使用的模型檔，支援萬用字元因此會有????的表示法。我們可以按照README中的指示，用以下命令進行下載：

omz_downloader --list models.lst

注意輸入命令時的工作目錄，會直接下載到該工作目錄中。

接著，我們往下看到啟動命令，像這樣：

python gesture_recognition_demo.py \
    -m_a <path_to_model>/asl-recognition-0004.xml \
    -m_d <path_to_model>/person-detection-asl-0001.xml \
    -i 0 \
    -c <omz_dir>/data/dataset_classes/msasl100.json

啟動命令的omzdir是什麼呢？

我們前面提到過，這個資源叫OpenVINO Model Zoo，omz資料夾就是它的縮寫。因此回頭看到命令列，它指出檔案在omz資料夾的data中，我們可以順藤摸瓜找到這個檔案：


現在，萬事俱備，只差把這些東西填入命令中啟動了。（此處為了輸入方便，將模型和json檔案都移動到同層）


恩，理論上若安裝過程沒有出現問題，大多都是可以直接執行的。至於怎麼把demo變成自己的應用，就是後續大家需要努力的事情了。