Fehler aufgetreten: "Blob with Name: DetectionOutput" kann nicht gefunden werden, wenn "mask_rcnn_demo.exe" ausgeführt wird

1. Bezeichnet zur Konvertierung von ONNX* Mask R-CNN-Modell in die Zwischenrepräsentierung aus OpenVINO™ Dokumentation.
2. Heruntergeladenes und konvertiertes mask_rcnn_R_50_FPN_1x-Modell in IR
3. Befehl ausgeführt: mask_rcnn_demo.exe -i D:/hqx/yolact/test_Color.jpg -m D:/hqx/mask_rcnn_R_50_FPN_1x.xml -detection_output_name=DetectionOutput
4. Erhaltene Fehlermeldung: [ ERROR ] Cannot find blob with name: DetectionOutput
5. Anderer Befehl ausgeführt: mask_rcnn_demo.exe -i D:/hqx/yolact/test_Color.jpg -m D:/hqx/mask_rcnn_R_50_FPN_1x.xml -detection_output_name=6849/sink_port_0
6. Erhaltene Fehlermeldung: [ ERROR ] Cannot add output! Layer 6849/sink_port_0 wasn't found!

1. Rufen Sie mask_rcnn_demo Repository auf: \deployment_tools\open_model_zoo\demos\mask_rcnn_demo
2. Öffnen Sie die Datei models.lst
3. Herunterladen vorgeschlagenes Modell
   • mask_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco
   • mask_rcnn_inception_v2_coco
   • mask_rcnn_resnet101_atrous_coco
   • mask_rcnn_resnet50_atrous_coco
4. Heruntergeladenes Modell mit Model Optimizer konvertieren
5. Führen Sie mask_rcnn_demo.exe mit dem folgenden Befehl ausmask_rcnn_demo.exe -m "\.xml" -i "\.jpg" 

Weitere Informationen dazu finden Sie unter TensorFlow* Object Detection Mask R-CNNs Segmentation C++ Demo .