OpenVINO结合YOLOv8实现C++多任务推理

资源摘要信息:"本项目主要涉及使用OpenVINO框架对yolov8模型进行导出，并在C++环境中进行图像处理相关的深度学习任务，包括图像分类、目标识别和语义分割等。OpenVINO（Open Visual Inference & Neural network Optimization）是一个由英特尔公司提供的工具套件，旨在加速深度学习模型在英特尔硬件上的推理速度。而YOLOv8是一种目标检测算法，它能够从图像中识别和定位多个对象。 在本项目中，首先需要熟悉yolov8模型的结构和工作原理，然后利用模型转换工具将yolov8模型导出为OpenVINO支持的IR（Intermediate Representation）格式。IR格式是OpenVINO用于优化和加速模型推理的标准格式，它包括两个文件：.xml描述网络结构和.bin包含网络权重。 项目将涵盖以下几个方面： 1. 图像分类任务： 图像分类是识别图像中主要对象并将其分配给特定类别的过程。在这个项目中，图像分类会使用yolov8模型进行，尽管yolov8主要是一个目标检测算法，但通过训练数据的调整，也可以用于分类任务。 2. 目标识别任务： 目标识别涉及到在图像中检测并识别出一个或多个对象。本项目使用yolov8进行目标检测，将输出每个检测到的对象的类别和位置（通常是边界框）。 3. 语义分割任务： 语义分割是将图像分割成不同区域，并为每个区域赋予类别标签的过程。这通常用于理解图像的每个像素的含义。尽管yolov8不是专门为语义分割设计的，但通过适当的后处理技术，例如NMS（非极大值抑制），可以部分实现语义分割的功能。 步骤说明： - 图片前处理：在进行深度学习模型推理之前，需要对输入的图像数据进行预处理。这些预处理步骤包括图像尺寸的调整、归一化、归一化值的转换等，以满足模型的输入要求。 - 推理：在图像预处理之后，使用OpenVINO进行模型推理。推理指的是将经过预处理的图像输入到模型中，得到预测结果的过程。 - NMS（非极大值抑制）：NMS是一种用于目标检测的后处理算法，它的目的是从多个重叠的检测框中选择一个最佳的框。在yolov8模型中，通常会有多次检测重叠在同一个目标上，NMS将选择最有可能包含目标的框。 编译环境提供了所需的开发工具和库，这些包括： - Windows 10操作系统，作为开发和运行环境。 - Qt 6.2.4，一个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架。 - OpenCV 4.8.0，一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。 - OpenVINO 2023.2，一套工具和库，用于优化和部署深度学习模型。 各个项目简介部分指出了不同项目的目标和实现的功能。例如，CppQt_OpenVINO_YOLOv8_Image_Classification项目主要聚焦于图像分类任务的实现。 最终，该资源可以作为学习材料和项目实践，帮助学习者深入理解OpenVINO工具套件、C++编程语言以及深度学习模型在图像处理领域的应用。同时，本项目也为希望从事计算机视觉、图像处理和深度学习研究和开发的学习者提供了一个实用的实践案例。"