yolov5使用openvino2022部署推理

YOLOv5是一种流行的目标检测算法，而OpenVINO 2022是一款用于深度学习模型部署和加速推理的工具包。结合使用YOLOv5和OpenVINO 2022可以实现高效的目标检测应用部署。

使用OpenVINO 2022部署YOLOv5的推理有以下步骤：

1. 安装OpenVINO 2022：首先需要下载和安装OpenVINO 2022工具包。安装完成后，配置OpenVINO的环境变量等设置。

2. 模型转换：YOLOv5的原始模型是使用PyTorch训练的，为了能够在OpenVINO中进行推理，需要将模型转换为OpenVINO支持的IR（Intermediate Representation）格式。可以使用OpenVINO提供的Model Optimizer工具来完成模型转换，具体命令如下：

   mo.py --input_model <path_to_yolov5_model> --model_name yolov5 -o <output_dir> --data_type FP16

这里的`<path_to_yolov5_model>`是原始YOLOv5模型的路径，`<output_dir>`是转换后的IR模型的输出目录，`--data_type`指定了推理过程中使用的数据精度，可以根据需求选择FP16或FP32。

3. 推理应用开发：根据使用场景和需求，使用OpenVINO提供的API开发推理应用程序。可以使用C++、Python等主流编程语言进行开发，OpenVINO提供了相应的API接口供开发者使用。开发过程中需要加载转换后的模型文件，并进行图像的预处理、推理计算等操作。

4. 编译和优化：使用OpenVINO提供的Model Optimizer工具，可以对推理应用进行编译和优化，以提高推理性能。具体命令如下：

   mo.py --input_model <model_xml> --model_name yolov5 --output_dir <output_dir> --data_type FP16 --batch 1

这里的`<model_xml>`是前面转换得到的IR模型的路径，`<output_dir>`是优化后的模型文件的输出目录，`--batch`指定了模型的批处理大小，可以根据需求进行调整。

5. 部署和推理：在部署和推理阶段，可以将优化后的模型和开发的应用程序部署到目标设备上，并进行推理计算。OpenVINO提供了适用于多种硬件平台的推理引擎，可以选择合适的推理引擎来进行部署。

综上所述，使用OpenVINO 2022部署YOLOv5的推理需要进行模型转换、推理应用开发、编译和优化等步骤。通过结合YOLOv5和OpenVINO 2022，可以实现高效的目标检测应用部署和推理。