一句话实现高效物体检测，详解YOLOv5 OpenVINO部署

2023-12-30 13:44:30

当然可以，以下内容符合你的要求：

YOLOv5——简化物体检测

物体检测是计算机视觉的一项重要任务，广泛应用于安防监控、人脸识别、自动驾驶等领域。随着深度学习的兴起，物体检测技术取得了很大进展，YOLOv5作为一款高精度、高效率的物体检测算法，备受关注。YOLOv5算法模型庞大，难以在嵌入式设备上部署。本文将介绍如何利用英特尔OpenVINO工具箱将YOLOv5模型转换为优化后的OpenVINO IR模型，并将其部署到嵌入式设备上。

YOLOv5简介

YOLOv5是2020年提出的一个单阶段物体检测算法，具有高精度和高效率的特点。YOLOv5算法采用改进后的CSPDarknet53作为骨干网络，并使用Path Aggregation Network(PAN)进行特征融合，在保证精度的同时，也提高了检测速度。

OpenVINO简介

OpenVINO是英特尔推出的一款深度学习推理加速工具箱，支持多种主流深度学习框架，如TensorFlow、Caffe、PyTorch等。OpenVINO可以将训练好的模型转换为优化后的IR模型，并将其部署到各种硬件平台上，包括CPU、GPU和FPGA。

将YOLOv5模型转换为OpenVINO IR模型

要将YOLOv5模型转换为OpenVINO IR模型，可以使用OpenVINO提供的模型转换器工具。模型转换器工具可以从OpenVINO的官方网站下载。

python mo.py --input_model=yolov5s.onnx --output_model=yolov5s.xml --framework=onnx

将OpenVINO IR模型部署到嵌入式设备

将OpenVINO IR模型部署到嵌入式设备上，可以使用OpenVINO提供的推理引擎库。推理引擎库可以从OpenVINO的官方网站下载。

python inference_engine.ie_extension.add_extension(path_to_extension)
ie = InferenceEngine()
network = ie.read_network_from_xml(path_to_xml)
exec_network = ie.load_network(network, "CPU")

实时物体检测

将OpenVINO IR模型部署到嵌入式设备后，就可以进行实时物体检测了。

cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    input_blob = ie.preprocess_input(exec_network.inputs[input_key], frame)
    exec_network.start_async(request_id, input_blob)
    if exec_network.requests[request_id].wait(-1) == 0:
        output_blob = exec_network.requests[request_id].outputs[output_key]
        for detection in output_blob[0][0]:
            confidence = detection[2]
            if confidence > confidence_threshold:
                x1 = int(detection[3] * frame.shape[1])
                y1 = int(detection[4] * frame.shape[0])
                x2 = int(detection[5] * frame.shape[1])
                y2 = int(detection[6] * frame.shape[0])
                class_id = int(detection[1])
                cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
                cv2.putText(frame, class_labels[class_id], (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow('Object Detection', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()