openvino部署yolo
时间: 2023-05-28 12:08:05 浏览: 141
OpenVINO是一个深度学习推理框架,可用于将训练好的神经网络模型部署到各种硬件平台上进行推理。下面是在OpenVINO上部署Yolo的一些步骤:
1. 下载和安装OpenVINO Toolkit。在OpenVINO官网下载并安装适合您操作系统的版本。
2. 下载Yolo的权重文件和配置文件。在Yolo官网上下载权重文件和配置文件。
3. 将Yolo模型转换为OpenVINO格式。使用OpenVINO提供的Model Optimizer工具将Yolo模型转换为OpenVINO格式。您需要使用以下命令:
```
python mo_tf.py --input_model yolov3.weights --tensorflow_use_custom_operations_config extensions/front/tf/yolo_v3.json --input_shape [1,416,416,3] --data_type FP32 --output_dir yolov3_openvino --model_name yolov3
```
其中,yolov3.weights是您下载的权重文件,yolo_v3.json是一个自定义操作文件,用于告诉Model Optimizer如何处理Yolo模型。--input_shape参数指定输入张量的形状,--data_type参数指定数据类型,--output_dir参数指定输出文件夹,--model_name参数指定模型名称。
4. 运行OpenVINO推理引擎。使用OpenVINO Inference Engine API加载和推理转换后的模型。您需要编写一个Python脚本来完成这一步骤。以下是一个简单的示例:
```
import cv2
import numpy as np
from openvino.inference_engine import IECore
# Load the OpenVINO model
model_xml = 'yolov3_openvino/yolov3.xml'
model_bin = 'yolov3_openvino/yolov3.bin'
ie = IECore()
net = ie.read_network(model=model_xml, weights=model_bin)
# Load the input image
img = cv2.imread('input.jpg')
# Preprocess the input image
input_blob = next(iter(net.inputs))
n, c, h, w = net.inputs[input_blob].shape
img = cv2.resize(img, (w, h))
img = img.transpose((2, 0, 1))
img = img.reshape((n, c, h, w))
# Run inference
exec_net = ie.load_network(network=net, device_name='CPU')
output = exec_net.infer(inputs={input_blob: img})
# Process the output
output_blob = next(iter(net.outputs))
output = output[output_blob][0]
boxes = output[:, 0:4]
confs = output[:, 4]
class_ids = output[:, 5:].argmax(axis=-1)
# Draw the predicted boxes on the input image
for i in range(len(boxes)):
if confs[i] > 0.5:
x, y, w, h = boxes[i]
cv2.rectangle(img, (int(x), int(y)), (int(x+w), int(y+h)), (0, 255, 0), 2)
# Save the output image
cv2.imwrite('output.jpg', img.transpose((1, 2, 0)))
```
这个脚本加载了转换后的Yolo模型,读取了输入图像,对图像进行预处理,运行了推理,处理了输出并将结果绘制在输入图像上,最后保存了输出图像。
这些步骤仅仅是一个简单的例子,如果您需要更复杂的操作,您需要仔细阅读OpenVINO文档,并参考OpenVINO的示例代码。