OpenVINO如何使用

使用 OpenVINO 进行推理的基本步骤如下：

1. 安装 OpenVINO：可以从英特尔官网下载适用于自己系统的 OpenVINO 软件包，并按照安装指南进行安装。

2. 下载 YOLOv5 模型：可以从 YOLOv5 官方 GitHub 仓库下载训练好的模型。

3. 将模型转换为 OpenVINO 可以使用的格式：使用 OpenVINO 的 Model Optimizer 工具将下载的 YOLOv5 模型转换为 OpenVINO 可以使用的 IR 格式。

4. 编写 Python 脚本：编写 Python 脚本，加载 IR 模型，并使用 OpenVINO 的 IE（Inference Engine）进行推理。

以下是一个简单的 OpenVINO 推理脚本示例：

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

# 加载 IR 模型
model_xml = "path/to/model.xml"
model_bin = "path/to/model.bin"
ie = IECore()
net = ie.read_network(model=model_xml, weights=model_bin)

# 加载输入图像
image = cv2.imread("path/to/image.jpg")

# 预处理输入图像
input_blob = next(iter(net.inputs))
n, c, h, w = net.inputs[input_blob].shape
image_resized = cv2.resize(image, (w, h))
image_processed = image_resized.transpose((2, 0, 1))
image_processed = np.expand_dims(image_processed, axis=0)

# 进行推理
exec_net = ie.load_network(network=net, device_name="CPU")
output = exec_net.infer(inputs={input_blob: image_processed})

# 处理输出结果
output_blob = next(iter(net.outputs))
result = output[output_blob]

需要注意的是，OpenVINO 的具体使用方法因版本而异，可以参考官方文档进行学习。