openvino如何部署自己训练的yolo模型

要使用OpenVINO部署自己训练的YOLO模型，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，需要训练YOLO模型。确保你已经安装了所需的环境依赖项\[1\]。根据你的需求和数据集，使用适当的工具和算法进行训练。

2. 接下来，使用OpenVINO将训练好的YOLO模型转换为OpenVINO格式。OpenVINO提供了Model Optimizer工具，可以将常见的深度学习模型转换为OpenVINO支持的中间表示(IR)格式\[1\]。使用Model Optimizer将YOLO模型转换为IR格式。

3. 安装OpenVINO推理引擎\[3\]。确保你的硬件满足OpenVINO的要求，并按照官方文档的指导进行安装。

4. 在部署和运行YOLO模型之前，你可能需要对输入图像进行预处理，例如调整大小、归一化等。根据你的需求和模型的要求，进行适当的预处理。

5. 使用OpenVINO的推理引擎进行模型部署和运行。你可以使用OpenVINO提供的Python或C++ API来加载和运行转换后的模型\[2\]。根据你的需求，可以将模型部署到边缘计算摄像头或其他设备上。

总结起来，部署自己训练的YOLO模型使用OpenVINO的步骤包括：训练YOLO模型，转换为OpenVINO格式，安装OpenVINO推理引擎，预处理输入图像，使用OpenVINO的推理引擎进行模型部署和运行。希望这些步骤对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenVINO应用案例：部署YOLO模型到边缘计算摄像头](https://blog.csdn.net/zhouqiping/article/details/123287403)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [win10系统下使用openvino部署yolov5模型](https://blog.csdn.net/u011832219/article/details/127986187)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [openVino 部署darkNet YOLOv4模型](https://blog.csdn.net/qq_40622955/article/details/115548815)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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