yolov5 cpu推理

Yolov5是一个目标检测算法，它基于深度学习模型，在CPU上进行推理时可以使用OpenCV和PyTorch来实现。以下是使用Yolov5进行CPU推理的步骤：

1. 安装所需的软件和库：首先，需要安装Python、OpenCV和PyTorch等必要的软件和库。

2. 下载Yolov5代码：从Yolov5的官方GitHub仓库中下载最新的代码。

3. 下载预训练权重：从Yolov5的官方GitHub仓库中下载所需的预训练权重文件，这些权重文件包含在COCO数据集上预训练的模型参数。

4. 设置输入和输出：在进行推理之前，需要指定输入图像的路径和输出结果的保存路径。

5. 运行推理：使用下载的预训练权重文件和输入图像进行推理，并将结果保存到指定的输出路径中。

相关问题

yolov11 cpu推理

### YOLOv11 CPU 推理实现与优化

对于在CPU上执行YOLOv11模型的推理，可以借鉴已有的YOLO版本（如YOLOv3）在OpenVINO框架下的部署方法[^1]。具体来说，在Intel平台上利用OpenVINO工具套件能够显著提升基于CPU的推理效率。

#### 准备工作环境
为了确保YOLOv11能够在CPU上顺利运行并达到较好的性能表现，建议先安装配置好支持该操作系统的最新版OpenVINO开发包。这通常涉及设置Python虚拟环境以及必要的依赖库安装。

#### 加载预训练模型文件
通过指定路径加载已经转换成IR格式（Intermediate Representation）后的YOLOv11 XML和BIN文件作为输入参数传递给`benchmark_app.py`脚本：

python3 benchmark_app.py \
-m /path/to/yolov11.xml \ 
-i /path/to/input_video_or_image_file \
-d CPU

这里假设YOLOv11已经被成功转化为适合OpenVINO使用的中间表示形式，并放置于适当位置以便访问。

#### 性能调优策略
针对CPU上的YOLOv11推理过程中的性能瓶颈问题，可以从以下几个方面入手进行优化：

- **多线程处理**：充分利用现代处理器的核心资源，开启多线程模式来加速图像解码、前向传播计算等环节；

- **量化技术应用**：采用INT8精度代替传统的FP32浮点运算方式，减少内存占用的同时加快速度；不过需要注意的是，某些层可能无法完全适配低精度计算，这时则需回退至更高精度的操作以维持准确性[^4]。

- **批处理机制引入**：当批量大小合适时，可以通过一次性的矩阵乘法替代多次的小规模运算，从而提高整体吞吐率。

#### 实际案例分析
考虑到RK3588平台上的YOLO实例最高可达每秒百帧以上的推断速率，尽管这是特定硬件条件下的成果展示，但对于理解如何最大化发挥现有设备潜力仍具有重要参考价值[^2]。

yolov5分类推理

### 使用YOLOv5实现图像分类推理

#### 加载模型
为了使用YOLOv5进行图像分类推理，首先需要通过PyTorch Hub加载预训练的YOLOv5模型。这可以通过简单的几行Python代码完成：

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')  # Load model from PyTorch Hub[^1]

#### 图像输入准备
在执行推理之前，需确保待检测图片被正确读取并转换成适合模型处理的形式。通常情况下，这意味着要调整大小、归一化以及可能的数据增强操作。

对于YOLOv5而言，其期望接收的是特定尺寸下的RGB格式图片数组，并且这些数值应该已经被标准化到0至1之间。具体来说，可以利用OpenCV库来帮助完成这项工作:

import cv2

img_path = "path/to/image.jpg"
img = cv2.imread(img_path)[..., ::-1]  # BGR to RGB, (H x W x C)
img = cv2.resize(img, (640, 640))      # Resize image according to the input size of yolov5
img = img / 255.0                      # Normalize pixel values between [0., 1.] range.
img_tensor = torch.from_numpy(img).float().permute(2, 0, 1)  # Convert HWC -> CHW and numpy array->tensor
input_data = img_tensor.unsqueeze(dim=0)  # Add batch dimension NCHW where N=1 here since we have only one image as input

上述过程描述了如何将原始图像文件转化为适用于YOLOv5网络结构的标准张量形式[^3]。

#### 执行推理
一旦准备好输入数据之后就可以调用`model()`方法来进行前向传播计算从而获得预测结果：

results = model(input_data.to('cuda')) if torch.cuda.is_available() else model(input_data.cpu())

这里假设GPU可用的情况下会优先选用它来做加速运算；反之则退回到CPU上运行。

#### 解析输出
最后一步是从返回的结果对象中提取有用的信息比如边界框坐标、类别标签及其置信度得分等。由于YOLO系列算法是以多尺度特征图为基础设计而成所以最终得到的输出往往是一个三维张量（Batch_Size × Anchor_Boxes × Attributes），其中Attributes包含了每个候选区域的位置参数和所属类别的概率分布情况。

解析这部分内容时需要注意不同版本间可能存在细微差异，在此提供一种通用的方式供参考：

for result in results.xyxy[0]:
    xmin, ymin, xmax, ymax, conf, cls_id = map(float, result.tolist())[:6]

    label = f'{cls_id:.0f} {conf*100:.1f}%'
    
    print(f'Detected object at ({xmin}, {ymin}) - ({xmax}, {ymax}): Class={label}')

这段脚本遍历所有检测出来的目标实例并将它们的相关属性打印出来显示给用户查看。