openvino部署yolov5

要在OpenVINO上部署Yolov5，您需要完成以下步骤：

1. 下载Yolov5模型。您可以从GitHub上下载Yolov5模型，该模型是用Python训练的，具有.pt扩展名。

2. 将Yolov5模型转换为OpenVINO格式。使用OpenVINO的Model Optimizer工具将Yolov5模型转换为OpenVINO格式。您可以使用以下命令转换模型：

   python3 mo.py --input_model yolov5s.pt --transformations_config yolov5.json --output_dir yolov5/ --model_name yolov5s

3. 在OpenVINO上运行Yolov5模型。您可以使用以下Python代码在OpenVINO上运行Yolov5模型：

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

   # 加载OpenVINO模型
   ie = IECore()
   net = ie.read_network(model='yolov5s.xml', weights='yolov5s.bin')
   exec_net = ie.load_network(network=net, device_name='CPU', num_requests=1)

   # 加载图像
   image = cv2.imread('image.jpg')

   # 预处理图像
   input_blob = next(iter(net.input_info))
   n, c, h, w = net.input_info[input_blob].input_data.shape
   image = cv2.resize(image, (w, h))
   image = image.transpose((2, 0, 1))  # HWC -> CHW
   image = image.reshape((n, c, h, w))

   # 推理
   outputs = exec_net.infer(inputs={input_blob: image})

   # 后处理
   output_blob = next(iter(net.outputs))
   detections = outputs[output_blob][0][0]
   for detection in detections:
       if detection[4] > 0.5:
           x1 = int(detection[0] * image.shape[3])
           y1 = int(detection[1] * image.shape[2])
           x2 = int(detection[2] * image.shape[3])
           y2 = int(detection[3] * image.shape[2])
           cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

   # 显示结果
   cv2.imshow('Image', image)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()

这就是在OpenVINO上部署Yolov5的步骤。请注意，您需要使用适当的硬件和驱动程序来运行OpenVINO。