OpenVINO全称为开放式视觉推理和神经网络优化（Open Visual Inference & Neural Network Optimization），其前身是英特尔计算机视觉SDK（Computer Vision SDK），通过工具包中集成的三个全新API：深度学习部署工具包、通用的深度学习推理工具包以及OpenCV和OpenVX的优化功能，支持TensorFlow、MXNet和Caffe等框架。
安装环境（及需求）：
Win 10
Visual studio 2017 （Microsoft Visual Studio* with C++ 2019, 2017, or 2015 with MSBuild，系统最好只有一个版本，不然cmake可能存在问题）
Cmake 3.17 （CMake 3.4 or higher 64-bit，安装后加入系统变量Path中）
Python3.6.5 （Python 3.6.5 64-bit，安装时需要勾选加入系统变量Path中）
一、安装以上环境
二、安装OpenVINO
下载OpenVINO，需要先注册一下。
注册后选择版本安装，比如最新的下载后执行安装
完成之后可能会提示需要重启电脑。
如果需要依赖的软件没有安装，在安装过程会出现提示，需要安装。
三、设置环境变量
打开cmd执行
cd C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\bin\
setupvars.bat
设置成功后有提示：如果失败需要配置下python路径到python
这种设置只是在当前cmd窗口有效，一旦关闭cmd就失效了，下次需要重复这样的操作。永久有效的方式是添加到环境变量Path。
四、配置Model Optimizer
OpenVINO支持Caffe, TensorFlow, MXNet, and ONNX等，可以将它们训练的模型转化成IR格式供推理引擎使用。
IR格式的数据包含两个文件：
- .xml：描述网络的拓扑结构
- .bin：包含权重和偏差的二进制数据
cmd进入目录
cd C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\model_optimizer\install_prerequisites
执行下面的bat文件是为支持的所有架构应用配置。
install_prerequisites.bat
如果是单独配置某个架构，则分别执行
caffe：
install_prerequisites_caffe.bat
tensorflow：
install_prerequisites_tf.bat
MXNet：
install_prerequisites_mxnet.bat
ONNX：
install_prerequisites_onnx.bat
Kaldi：
install_prerequisites_kaldi.bat
五、验证安装
cmd进入目录
cd C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\demo\
运行脚本
demo_squeezenet_download_convert_run.bat
会自动下载一个训练好的SqueezeNet model，并且使用Model Optimizer转化成IR格式的数据，运行成功之后显示如下：
这里有坑。
坑1：模型链接无法访问导致下载失败。解决方案：
注销掉demo_squeezenet_download_convert_run.bat中102行
::python "%downloader_dir%\downloader.py" --name "%model_name%" --output_dir "%models_path%" --cache_dir "%models_cache%"
去model_zoo自行下载模型。
根据https://github.com/opencv/open_model_zoo/tree/master/models/public/squeezenet1.1里model.yaml文件里描述的模型路径下载，但恰好也不行。直接克隆模型所在github工程https://github.com/forresti/SqueezeNet提取里边的SqueezeNet_v1.1.caffemodel和deploy.prototxt到测试输出目录下的模型子目录C:\Users\dou\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\models\public\squeezenet1.1，并重命名为squeezenet1.1.caffemodel和squeezenet1.1.prototxt。然后运行脚本正常。
坑2：还可能遇到cmake的问题，即找不到C，CXX编译器，这可能是没有安装build tool，系统有多版本VS，VS默认环境不是C++等，可以通过cmake命令查看其默认generetor。
坑3：编译成功，但无法执行预测测试
需要找到classification_sample_async.exe的路径，cd到路径后自行执行预测命令，路径例如
D:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino_2020.3.194\deployment_tools\inference_engine\samples\cpp\intel64\Release>
classification_sample_async.exe -i "D:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\demo\car.png" -m "C:\Users\dou\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\ir\public\squeezenet1.1\FP16\squeezenet1.1.xml" -d CPU
运行测试脚本2
demo_security_barrier_camera.bat
参考：https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details/91387199