OpenVINO2022.1 C++在ubuntu20.04部署yolov5-6.x

模型转换路线：

pt --> onnx -->.xml,.bin --> OpenVINO runtime(C++)

1. 准备工作

• Github下载yolov5工程
• 安装依赖库，如pytorch，pip install -r requirements.txt
• 训练得到pt模型

2. pt --> onnx

1. 官网装openvino-dev[onnx]：Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit
2. 使用yolov5工程中的模型转换模块将pt模型转换为onnx模型：
   python export.py --data xxx.yaml --weights xxx.pt --img xxx(size) --batch 1

3. onnx --> IR(.xml, .bin)

1. 用Model Optimizer将onnx模型转换为Intermediate Representation (IR)，包含.xml和.bin文件，转换过程的其他参数参考Converting an ONNX Model.
   mo --input_model xxx.onnx
   

4. IR(.xml, .bin) --> OpenVINO runtime(C++)

1. 为了用C++跑模型，首先安装OpenVINO runtime，配置环境（安装），添加source，官方安装步骤：Install and Configure Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit for Linux¶

2. 编写C++程序，写CmakeList.txt，用cmake编译：
   

附录

1. main.cpp

• 头文件

#include     //OpenVINO >=2022.1

• 创建OpenVINO Core:

ov::Core core;
ov::CompiledModel compiled_model = core.compile_model("xxx.xml", "AUTO");
ov::InferRequest infer_request = compiled_model.create_infer_request(); 

• 获取输入、输出节点Tensor：

Tensor input_image_tensor = infer_request.get_tensor("images");
Tensor output_tensor = infer_request.get_tensor("output");

• 读入图片，将Mat图像转换为Tensor，然后让openvino runtime推理，获取推理结果并解析：

cv::Mat img = cv::imread(xxx.jpg);
fill_tensor_data_image(input_image_tensor, in_img);
infer_request.infer();
cv::Mat det_output(out_rows, out_cols, CV_32F, (float*)infer_output_tensor.data());

• NMS

vector<int> indexes;
cv::dnn::NMSBoxes(boxes, confidences, 0.25, 0.45, indexes);