yolov5 cpu加速
时间: 2023-11-12 09:06:34 浏览: 42
Yolov5的CPU加速可以通过OpenVINO实现。OpenVINO是英特尔发布的一款深度学习推理引擎,可以将深度学习模型优化为适合在CPU、GPU、VPU等不同硬件上运行的模型。下面是使用OpenVINO进行Yolov5模型推理的步骤:
1. 安装OpenVINO并设置环境变量。
2. 下载Yolov5模型并转换为OpenVINO格式。转换命令如下:
```
python3 mo.py --input_model yolov5s.pt --model_name yolov5s --input_shape [1,3,640,640] --scale 255 --mean_values [0,0,0] --output_dir openvino_models/yolov5s --data_type FP16
```
其中,`yolov5s.pt`是Yolov5模型文件,`yolov5s`是模型名称,`[1,3,640,640]`是输入数据的shape,`[0,0,0]`是输入数据的均值,`openvino_models/yolov5s`是输出目录,`FP16`是输出模型的数据类型。
3. 加载OpenVINO模型并进行推理。推理代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
from openvino.inference_engine import IECore
# 加载模型
model_xml = 'openvino_models/yolov5s/yolov5s.xml'
model_bin = 'openvino_models/yolov5s/yolov5s.bin'
ie = IECore()
net = ie.read_network(model=model_xml, weights=model_bin)
exec_net = ie.load_network(network=net, device_name='CPU')
# 进行推理
image = cv2.imread('test.jpg')
input_blob = next(iter(net.input_info))
output_blob = next(iter(net.outputs))
n, c, h, w = net.input_info[input_blob].input_data.shape
image_resized = cv2.resize(image, (w, h))
image_np = np.asarray(image_resized)
image_np = image_np.transpose((2, 0, 1))
image_np = image_np.reshape((n, c, h, w))
res = exec_net.infer(inputs={input_blob: image_np})
output = res[output_blob]
```
其中,`test.jpg`是测试图片,`CPU`是设备名称,可以根据需要修改。