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用英特尔 Arc 显卡在 OpenVINO 上部署 YOLOv5-seg 实时实例分割模型

见解分享

在 OpenVINO 上部署 YOLOv5-seg：实现高效实时实例分割

在计算机视觉领域，实例分割一直备受关注。通过识别和分割图像或视频中的各个对象，它为许多应用程序提供了强大的功能。而 YOLOv5-seg，一个将 YOLOv5 的快速目标检测与实例分割的准确性相结合的模型，在这方面表现突出。

本文将指导您如何在 OpenVINO 上使用英特尔 Arc 显卡部署 YOLOv5-seg 模型，以实现快速、准确的实时实例分割。

部署步骤

1. 安装 OpenVINO

前往英特尔官方网站，下载并安装与您的英特尔 Arc 显卡兼容的 OpenVINO 工具套件。

2. 获取 YOLOv5-seg 模型

从 YOLOv5 官方仓库下载预训练的 YOLOv5-seg 模型。建议使用 weights/yolov5seg-x-pt.pt 文件。

3. 转换模型

使用 OpenVINO 模型优化器，将 YOLOv5-seg 模型转换为 OpenVINO 中间表示 (IR) 格式：

mo --input_model weights/yolov5seg-x-pt.pt --output_dir IR

4. 加载模型

在 Python 中，使用 OpenCV 和 OpenVINO 加载 IR 模型：

import cv2
import openvino

# 加载网络
net = openvino.Core().read_model("IR/yolov5seg-x-pt.xml")
net.set_config({"DEVICE_TYPE": "GPU"})

5. 准备输入

读取图像，将其调整为模型输入大小，并将其转换为 BLOB：

image = cv2.imread("image.jpg")
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (640, 640), (0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)

6. 推理

将 BLOB 输入网络进行推理：

net.async_infer({"input": blob})

7. 解析输出

获取推理结果并对其进行后处理：

results = net.requests[0].outputs["num_detections"]
boxes = net.requests[0].outputs["boxes"]
masks = net.requests[0].outputs["masks"]

8. 可视化结果

将分割掩码应用于原始图像以可视化结果：

for i in range(len(boxes)):
    cv2.rectangle(image, (boxes[i][0], boxes[i][1]), (boxes[i][2], boxes[i][3]), (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow("Segmented Image", image)

代码范例

完整的 Python 代码示例可在此处找到：

https://github.com/intel/openvino/blob/master/deployment_tools/open_model_zoo/demos/yolov5seg_demo/yolov5seg_async_demo.py

优势

在 OpenVINO 上部署 YOLOv5-seg 模型具有以下优势：

  • 实时性能： OpenVINO 的优化和英特尔 Arc 显卡的强大功能相结合，实现了高效的推理，从而实现实时实例分割。
  • 准确性： YOLOv5-seg 模型以其出色的准确性而闻名，可确保高保真度的分割结果。
  • 易用性： OpenVINO 提供了用户友好的 API，简化了模型部署和推理过程。

常见问题解答

1. 如何优化 YOLOv5-seg 模型的性能？

  • 使用英特尔 OpenVINO 模型优化器进行模型量化和预处理。
  • 调整模型的超参数，例如图像尺寸和批大小。
  • 考虑使用特定的推理设备，例如英特尔 VPU 或 FPGA。

2. 如何提高实例分割的准确性？

  • 使用高质量的训练数据集。
  • 增加训练迭代次数。
  • 微调模型以适应特定的任务和数据集。

3. YOLOv5-seg 模型有哪些实际应用？

  • 自主驾驶：检测和分割道路上的车辆和行人。
  • 医疗成像：识别和分割医疗图像中的解剖结构。
  • 工业自动化：检测和分割生产线上缺陷。

4. 我可以在哪些设备上部署 YOLOv5-seg 模型？

  • 英特尔 CPU
  • 英特尔 VPU
  • 英特尔 GPU
  • 英特尔 FPGA

5. OpenVINO 中有哪些其他实例分割模型可用？

  • Mask R-CNN
  • Detectron2
  • mmdetection

结论

通过在 OpenVINO 上部署 YOLOv5-seg 模型，您可以利用其实时性能、准确性和易用性来增强您的计算机视觉应用程序。无论是自动驾驶、医疗成像还是工业自动化，YOLOv5-seg 都可以提供有价值的见解，帮助您解决复杂的任务。