把PaddleX YOLOv3模型转换为OpenVINO模型

把PaddleX YOLOv3模型转换为OpenVINO模型全流程如下：
第一步：安装PaddleX,然后完成YOLOv3的模型训练，可以得到训练模型：

在配置中选择YOLOv3

完成训练

获得训练模型

第二步：安装

• Paddle2ONNX 0.4
• ONNX 1.9.0
• PaddleX 1.3.7
• OpenVINO 2021.3

第三步，将paddle模型导出为inference格式模型，导出的模型将包括model、params和model.yml三个文件名，导出命令如下:

paddlex --export_inference --model_dir=/path/to/paddle_model --save_dir=./inference_model --fixed_input_shape=[w,h]

导出为inference格式模型

第四步，克隆 paddlex代码仓到本地，命令如下：

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX.git

克隆 paddlex代码仓到本地

第五步，初始化OpenVINO运行时环境，并转换代码

 "c:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.2.185\bin\setupvars.bat"

python converter.py --model_dir /path/to/inference_model --save_dir /path/to/openvino_model --fixed_input_shape [w,h]

转换OpenVINO模型成功

第六步，加载OpenVINO模型，执行推理程序

python PaddleX\deploy\openvino\python\demo.py -m openvino_model\paddle2onnx_model.xml -i images\0001.jpg -c inference_model\model.yml

推理结果

附加信息：
此前PaddleX的YOLOv3支持转成OpenVINO，是因为当时在PaddleX中有定制化的代码来做模型导出的事情，用户直接用Paddle2ONNX转PaddleDetection的模型是无法部署OpenVINO的。

为了解决这个问题，我现在给Paddle2ONNX里面实现了一个插件，用户按照这个文档即可完成paddle->onnx->openvino，并且也提供了一个python部署示例

参考：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX/blob/release/0.9/experimental/openvino_ppdet_cn.md