yolov8 openvino

YOLOv8 (You Only Look Once version 8) 是YOLO系列（You Only Look Once）目标检测算法的最新版本之一。它是一个高效的实时物体检测模型，以其快速的速度和相对较高的准确度而闻名。YOLOv8通过改进的网络架构和优化，能够在单张图片或视频流中同时定位多个目标。

OpenVINO（Optimized Inference Toolkit for Neural Networks），是由英特尔公司推出的一个开源框架，用于加速深度学习模型的部署和推理。它包含工具、库和运行时环境，支持多种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）转换后的模型，尤其是对于那些基于卷积神经网络（CNN）的模型，包括像YOLOv8这样的目标检测模型。OpenVINO利用硬件加速，比如Intel的CPU、GPU甚至是专用的Myriad X VPU，显著提高了在各种平台上运行这些模型的性能。

使用YOLOv8和OpenVINO结合，开发者可以将训练好的YOLOv8模型轻松地移植到OpenVINO平台，并将其部署到各种设备上，如嵌入式系统、服务器或物联网设备，以便实现实时的目标检测应用，例如无人驾驶、安防监控等场景。

相关问题

yolov8 openvino推理

### 使用OpenVINO对YOLOv8模型进行推理

#### 准备工作

为了能够顺利使用OpenVINO对YOLOv8模型进行推理，需先准备好相应的软硬件环境。确保安装有兼容版本的OpenVINO工具包以及Python开发环境[^2]。

#### 导入必要的库与模块

在开始之前，需要导入一些必需的库来加载和处理YOLOv8模型：

from ultralytics import YOLO  # 来自Ultralytics官方提供的API用于操作YOLO系列模型
import cv2                      # OpenCV库用来读取图像或视频帧

#### 加载并导出YOLOv8模型至OpenVINO格式

通过`ultralytics.YOLO()`函数可以轻松加载已训练好的YOLOv8模型，并将其转换成适用于OpenVINO框架的形式保存下来：

model = YOLO("path_to_your_trained_model.pt")    # 替换为实际路径下的.pth文件位置
model.export(format="openvino", save_dir="./exported_models/")

这一步骤会在指定目录下创建一个新的子文件夹存储转换后的OpenVINO IR (Intermediate Representation) 文件集[^3]。

#### 初始化OpenVINO执行上下文

接下来要做的就是初始化一个适合于当前设备配置（CPU/GPU/其他）的最佳性能设置方案来进行异步推理调用：

#include <inference_engine.hpp>
using namespace InferenceEngine;

Core ie;
CNNNetwork network = ie.ReadNetwork("./exported_models/yolov8.xml");
ExecutableNetwork executable_network = ie.LoadNetwork(network, "CPU"); // 或者选择GPU作为目标设备
InferRequest infer_request = executable_network.CreateInferRequest();

上述代码片段展示了如何利用C++ API构建起完整的推理管道；对于更倾向于Python编程的人来说，则可以直接跳转到下一步[^1]。

#### 执行推理过程

一旦完成了前面所有的准备工作之后就可以正式进入核心环节—实时捕获输入数据源(比如摄像头流)，对其进行预处理后送入网络预测边界框坐标及其他属性信息最后再将结果可视化展示出来:

cap = cv2.VideoCapture(video_source)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
    
    input_tensor = preprocess(frame)           # 预处理逻辑取决于具体应用场景和个人需求
    results = ov_model(input_tensor)['output'] # 调用已经加载完毕的OV Model实例获取检测成果
                                               # 这里假设返回字典形式的结果其中键名为'output'
    
    postprocess_and_draw(results, frame)       # 后端处理及绘图同样依赖个人定制化实现方式
    
    cv2.imshow('Detection', frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord('q'):
        break
        
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段伪代码描述了一个典型的循环结构，在每次迭代过程中都会从摄像机或其他媒体资源中抓取最新的一帧画面交给先前定义过的`ov_model`对象做进一步分析计算得出最终结论。

yolov5OpenVINO

### 如何在OpenVINO上运行YOLOv5模型

为了在OpenVINO平台上成功部署并运行YOLOv5模型，需遵循一系列特定的操作流程。此过程涉及环境准备、模型转换以及推理执行三个主要部分。

#### 环境配置

确保已安装适用于目标操作系统的Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit最新版本[^1]。此外，还需确认Python开发环境中具备必要的依赖库支持，如`opencv-python`用于图像处理等辅助功能。

#### 模型优化与转换

利用Model Optimizer工具将原始的PyTorch格式YOLOv5模型文件(.pt)转化为IR中间表示形式（Intermediate Representation），这是OpenVINO框架下特有的二进制结构，能够显著提升跨平台兼容性和性能表现。具体命令如下所示：

mo --input_model yolov5s.pt --output_dir ./ir_public --data_type FP16

上述指令会读取指定路径下的`.pt`文件作为输入源，并将其编译成适配于OpenVINO runtime API调用的标准输出产物，存储位置由参数`--output_dir`设定；同时通过选项`--data_type`指定了量化精度级别为半浮点数(FP16)，有助于减少内存占用量的同时保持较高的计算效率。

#### 推理引擎集成

完成前述准备工作之后，则可以着手编写基于C++或Python的应用程序来加载经过预处理后的网络权重数据，并实施实际的目标检测任务逻辑实现。下面给出了一段简单的Python脚本示范代码片段，展示了如何借助openvino.runtime模块快速启动一次完整的预测周期：

import cv2
from openvino.runtime import Core, AsyncInferQueue

ie = Core()
model_path = "path/to/your/model.xml"
compiled_model = ie.compile_model(model=model_path, device_name="CPU")

infer_queue = AsyncInferQueue(compiled_model)

def callback(infer_request, user_data):
    output = infer_request.get_output_tensor().data
    # Process the results here...

image = cv2.imread('test.jpg')
input_tensor = preprocess(image)  # Implement your preprocessing function.
infer_queue.start_async(inputs={0: input_tensor}, userdata=image)
infer_queue.wait_all()

for result in infer_queue:
    postprocess(result)  # Implement your postprocessing function.

cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先初始化了一个核心实例对象`Core()`，接着根据给定的XML描述文档定位到对应的IR资源地址，进而创建出可供后续异步请求使用的队列容器`AsyncInferQueue`。每当有新的待测样本传入时，只需简单地调用成员函数`start_async()`即可触发一轮后台运算作业，在所有提交的任务均完成后可通过遍历整个序列集合获取最终返回的结果集以便进一步分析解读。