使用OpenVINO开发飞桨PGNet推理程序实战指南
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更新于2024-08-05
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"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。
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