openvino部署yolov5

部署 YOLOv5 到 OpenVINO 可以通过以下步骤完成：

1. 下载 YOLOv5 模型：从 https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 下载预训练权重文件，例如 yolov5s.pt。

2. 安装 OpenVINO：请确保已经安装了 OpenVINO 工具包，并设置了正确的环境变量。

3. 转换模型：使用 OpenVINO 的 Model Optimizer 工具将 YOLOv5 模型转换为 OpenVINO 可以使用的 IR 格式。在转换模型之前，您需要准备一个 .yaml 配置文件，该文件包含有关模型的信息。例如，以下是一个针对 yolov5s.pt 的配置文件示例：

model:
  name: yolov5s
  input_shape: [1,3,640,640]
  output_names: ['output']
  input_names: ['input']
  precision: FP32
  mean_values: [0,0,0]
  scale_values: [1,1,1]

这个配置文件中指定了模型的名称、输入形状、输出名称、输入名称、精度、均值和标准差。

然后，您可以运行以下命令将模型转换为 IR 格式：

python <path_to_openvino>/deployment_tools/model_optimizer/mo.py --input_model <path_to_yolov5s.pt> --transformations_config <path_to_yolo_v5s.yaml>

这会生成一个 IR 文件，例如 yolov5s.xml 和 yolov5s.bin。

4. 运行模型：使用 OpenVINO 的 Inference Engine 运行模型。以下是一个 Python 脚本示例，演示如何加载并运行 IR 文件：

import cv2
import numpy as np
from openvino.inference_engine import IECore

# 加载 IR 文件
model_xml = 'yolov5s.xml'
model_bin = 'yolov5s.bin'
ie = IECore()
net = ie.read_network(model=model_xml, weights=model_bin)

# 获取输入和输出信息
input_blob = next(iter(net.input_info))
output_blob = next(iter(net.outputs))

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 预处理输入图像
input_shape = net.input_info[input_blob].input_data.shape
image = cv2.resize(image, (input_shape[3], input_shape[2]))
image = image.transpose((2, 0, 1))
image = image.reshape((1,) + image.shape)

# 运行推理
exec_net = ie.load_network(network=net, device_name='CPU')
output = exec_net.infer(inputs={input_blob: image})

# 后处理输出
output = output[output_blob]
output = np.squeeze(output)
detections = []
for det in output:
    if det[4] > 0.5:
        detections.append(det)

# 打印检测结果
print(detections)

这个脚本将图像输入模型，运行推理，并输出检测结果。

请注意，这只是一个示例脚本，您需要根据您的实际应用程序对其进行修改。例如，您可能需要更改输入和输出名称、设备名称和推理参数。