使用OpenVINO开发飞桨PGNet推理程序实战指南

"使用OpenVINO实现飞桨版PGNet推理程序" 本文将详细介绍如何使用Intel的OpenVINO工具包来实现基于飞桨(PaddlePaddle)框架的PGNet模型的推理程序。PGNet是一种用于任意形状文本检测的深度学习模型，尤其适用于识别弯曲或不规则形状的文本，如广告牌、路标等场景中的文字。OpenVINO则是一款高效的部署深度学习模型到边缘设备的SDK，它能加速模型的推理速度，提高应用效率。 1.1 OpenVINO简介 OpenVINO全称为Open Visual Inference and Neural Network Optimization，它提供了一个跨平台的高性能计算库，能够将深度学习模型转换为可以在各种硬件平台上运行的优化代码。OpenVINO包含模型优化器(Model Optimizer)和 inference engine，前者用于将训练好的模型转换为中间表示(IR)，后者则负责在目标硬件上执行推理。2022.1版本的OpenVINO开始直接支持飞桨模型，简化了从PaddlePaddle到OpenVINO的迁移过程。 1.2 PGNet简介 PGNet（Progressive Grid Network）是针对任意形状文本检测的网络架构，通过逐步细化的网格检测策略，能够有效地识别出复杂背景中的弯曲文本。该模型在准确性和灵活性方面表现出色，广泛应用于图像文本检测领域。 1.3 准备PGNet的OpenVINO推理程序开发环境 要使用OpenVINO实现PGNet推理，首先需要安装OpenVINO SDK，包括Model Optimizer和Inference Engine。同时，确保已安装飞桨框架，以及必要的依赖库，如Numpy、OpenCV等。 1.4 下载PGNet预训练模型 获取PGNet的预训练模型权重文件，这通常可以从飞桨模型库或者官方发布的资源链接中获得。确保模型文件是完整且适用于OpenVINO的。 1.5 用OpenVINO读取PGNet预训练模型 使用Model Optimizer将PGNet的飞桨模型转换为OpenVINO的IR文件。这个过程会根据目标硬件平台对模型进行优化，以适应OpenVINO的Inference Engine。 1.6 使用OpenVINO开发PGNet的推理程序 1.6.1 升级PaddleOCR预测程序 PaddleOCR是一个基于飞桨的开源OCR工具包，可以利用其现有的预测程序作为基础，进行修改以支持OpenVINO推理。需要更新模型加载部分，使用Inference Engine API替换原有的飞桨加载代码。 1.6.2 实现OpenVINO推理 参照PaddleOCR的预处理和后处理代码，编写OpenVINO推理逻辑。预处理步骤通常包括图像缩放、颜色空间转换等，后处理可能涉及非极大值抑制(NMS)和文本框坐标转换。在OpenVINO的Inference Engine中，使用`InferenceEngine::Core`对象加载模型，通过`InferenceEngine::ExecutableNetwork`执行推理，然后通过`InferenceEngine::InferRequest`获取输出结果。 1.7 总结 通过上述步骤，开发者可以成功地将飞桨的PGNet模型移植到OpenVINO平台上，实现高效、低延迟的文本检测推理。这种移植不仅充分利用了OpenVINO的硬件加速能力，还降低了开发跨平台推理应用的难度。在实际应用中，结合OpenVINO的性能优化功能，可以进一步提升PGNet在边缘设备上的运行效率，满足实时性和效率的要求。