OpenVINO加速yolov5

### 使用OpenVINO优化和加速YOLOv5模型部署及性能提升

#### 准备工作
为了使用OpenVINO™加速YOLOv5模型的推理过程，首先需要准备YOLOv5模型并将其转换为适合OpenVINO使用的格式。通常情况下，YOLOv5官方提供的预训练模型是以`.pt`文件形式发布的[^3]。

#### 转换模型至IR格式
OpenVINO支持多种框架下的模型导入，并通过Model Optimizer工具将这些模型转换成中间表示（Intermediate Representation, IR）。对于YOLOv5而言，在获取到`.pt`格式的PyTorch模型之后，可以通过如下命令完成向IR格式的转换：

mo --input_model yolov5s.pt --output_dir ./ir_output/

此操作会生成一组XML和BIN文件，它们共同构成了可以在OpenVINO环境中运行的模型版本[^1]。

#### 实现异步推理
为了让YOLOv5能够在资源受限设备上获得更好的实时表现，可以采用OpenVINO所提供的异步API来处理图像帧之间的重叠计算任务。具体来说就是当一个请求正在等待硬件返回结果时立即提交下一个请求给同一组核心或不同的物理处理器核芯去执行新任务，以此方式提高吞吐量而不增加延迟时间。这种方式特别适用于视频流分析场景中的连续图片输入情况。

#### C++环境下的应用实例
如果计划在一个C++应用程序里集成经过上述步骤优化后的YOLOv5，则可以根据官方文档指导编写相应的加载逻辑与推断循环结构。下面给出了一段简化版代码片段用于展示基本流程[^2]:

#include <inference_engine.hpp>
// ... other includes ...

int main() {
    // Initialize Inference Engine Core object.
    InferenceEngine::Core ie;

    // Load the network into memory from an XML file and its associated binary weights (.bin).
    auto cnnNetwork = ie.ReadNetwork("path/to/yolov5.xml", "path/to/yolov5.bin");

    // Configure input/output blobs...
    
    // Create executable network on target device (CPU/GPU/FPGA etc.)
    auto execNet = ie.LoadNetwork(cnnNetwork, "TARGET_DEVICE");
    
    // Prepare asynchronous inference request objects here...

    while (!done) {  
        // Submit next frame for processing asynchronously
        
        inferRequest.StartAsync();
        
        // Handle completed requests concurrently with new submissions
    }
}