开发者实战 | 基于 OpenVINO™ Python API 部署 RT-DETR 模型

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作者：颜国进 英特尔边缘计算创新大使

RT-DETR 是在 DETR 模型基础上进行改进的，一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，我们将在 Python、C++、C# 三个平台实现 OpenVINO™ 部署 RT-DETR 模型实现深度学习推理加速， 在本文中，我们将首先介绍基于 OpenVINO™ Python API 部署 RT-DETR 模型。

该项目所使用的全部代码已经在 GitHub 上开源，并且收藏在 OpenVINO™-CSharp-API 项目里，项目所在目录链接为：

https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API/tree/csharp3.0/tutorial_examples

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也可以直接访问该项目，项目链接为：

https://github.com/guojin-yan/RT-DETR-OpenVINO.git

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1. RT-DETR

飞桨在去年 3 月份推出了高精度通用目标检测模型 PP-YOLOE ，同年在 PP-YOLOE 的基础上提出了 PP-YOLOE+。而继 PP-YOLOE 提出后，MT-YOLOv6、YOLOv7、DAMO-YOLO、RTMDet 等模型先后被提出，一直迭代到今年开年的 YOLOv8。

YOLO 检测器有个较大的待改进点是需要 NMS 后处理，其通常难以优化且不够鲁棒，因此检测器的速度存在延迟。DETR 是一种不需要 NMS 后处理、基于 Transformer 的端到端目标检测器。百度飞桨正式推出了—— RT-DETR (Real-Time DEtection TRansformer) ，一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器，其在速度和精度上取得了 SOTA 性能。

RT-DETR 是在 DETR 模型基础上进行改进的，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理。具体来说，RT-DETR 具有以下优势：

1、实时性能更佳：RT-DETR 采用了一种新的注意力机制，能够更好地捕获物体之间的关系，并减少计算量。此外，RT-DETR 还引入了一种基于时间的注意力机制，能够更好地处理视频数据。

2、精度更高：RT-DETR 在保证实时性能的同时，还能够保持较高的检测精度。这主要得益于 RT-DETR 引入的一种新的多任务学习机制，能够更好地利用训练数据。

3、更易于训练和调参：RT-DETR 采用了一种新的损失函数，能够更好地进行训练和调参。此外，RT-DETR 还引入了一种新的数据增强技术，能够更好地利用训练数据。

2. OpenVINO™

英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 oneAPI 而开发，可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，适用于从边缘到云的各种英特尔平台上，帮助用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。通过简化的开发工作流程，OpenVINO™ 可赋能开发者在现实世界中部署高性能应用程序和算法。

OpenVINO™ 2023.1 于 2023 年 9 月 18 日发布，该工具包带来了挖掘生成人工智能全部潜力的新功能。生成人工智能的覆盖范围得到了扩展，通过 PyTorch* 等框架增强了体验，您可以在其中自动导入和转换模型。大型语言模型（LLM）在运行时性能和内存优化方面得到了提升。聊天机器人、代码生成等的模型已启用。OpenVINO™ 更便携，性能更高，可以在任何需要的地方运行：在边缘、云中或本地。

3. 环境配置

在该项目中主要包括两个环境的配置，一个是模型的下载，另一个是模型转换与部署，为了更好的大家复现该项目，所以提供主要的环境配置：

3.1 模型下载环境

paddlepaddle：2.5.1
imageio：2.31.5
imgaug：0.4.0
onnx=1.13.0
opencv-python=4.5.5.64
paddle2onnx：0.5
paddledet

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3.2 模型部署环境

Numpy：1.26.0
opencv-python：4.8.1.78
openvino：2023.1.0
openvino-telemetry：2023.2.0 
pillow：10.0.1 
python：3.10.13

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4. 模型下载与转换

PaddleDetection 提供了预训练模型以及模型训练教程，大家可以基于该教程训练自己的模型。在该项目中我们基于预训练模型展开部署案例测试，下面我们根据官方教程导出推理模型。

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https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection 

4.1 PaddlePaddle 模型下载

首先参考 [PaddleDetection安装文档]

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/docs/tutorials/INSTALL.md

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安装 PaddlePaddle 和 PaddleDetection，其中 PaddlePaddle 要安装最新版本才可以导出 RT-DETR 模型。安装完成后，通过命令行下载该模型：

cd PaddleDetection
python tools/export_model.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml -o weights=https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/rtdetr_r50vd_6x_coco.pdparams trt=True --output_dir=output_inference

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下表为导出模型输入输出节点信息：

通过该表，我们可以看出，该模型存在三个输入与两个输出，其中输入“im_shape”与“scale_factor”节点信息主要是该模型集成了部分后处理内容，如果大家对这种多输入的模型使用不太习惯，在下次文章中，我们将讲解如何个导出并部署不含后处理的模型部署流程。

因此该模型中比较关键的节点为“image”图片数据输入以及“reshape2_95.tmp_0”输出节点，其中模型输出的格式为: [clasid, scores, x, y, w, h]。

4.2 IR 模型转换

接下来我们将模型转换为 IR 格式，首先将模型转 ONNX 格式：

paddle2onnx --model_dir=./output_inference/rtdetr_r50vd_6x_coco/ --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --opset_version 16 --save_file rtdetr_r50vd_6x_coco.onnx

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由于导出来的模型是动态形状，未固定 bath_size 信息，所以我们可以通过 OpenVINO™ 模型优化工具对模型的输入形状进行设置，命令如下：

ovc rtdetr_r50vd_6x_coco.onnx –input “ image[1,3,640,640], im_shape[1,2], scale_factor[1,2]”

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最后我们可以获取到转憨厚的模型“ rtdetr_r50vd_6x_coco.xml”

以及“rtdetr_r50vd_6x_coco.bin”文件。

5. Python 代码实现

5.1   模型推理流程实现

在 Python 代码中我们定义了一个 RT-DETR 模型推理方法：

def rtdert_infer(model_path, image_path, device_name, lable_path, postprocess=True):

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该方法主要实现了 RT-DETR 模型推理全流程，包括模型读取与加载、文件的读取与预处理、模型推理、结果处理以及结果展示。方法输入为：

model_path：推理模型路径

image_path：预测图片路径

device_name：加速推理设备名称

lable_path,：识别类别文件

postprocess：模型是否包含后处理，在本文中我们只讲解包含后处理的模型，因此默认为 True。

1）加载推理模型

这一步主要实现初始化 Core、读取本地模型以及将模型编译到本地，代实现代码如下述代码所示：

ie_core = Core()
model = ie_core.read_model(model=model_path)
compiled_model = ie_core.compile_model(model=model, device_name=device_name)

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2）预处理图片数据

这一步主要对读取的本地图片数据进行处理，在此处我们定义了一个 RtdetrProcess Class 专门用于处理 RT-DETR 模型的输入输出数据，代码实现如下所示：

image = cv.imread(image_path)
rtdetr_process = RtdetrProcess([640,640],lable_path)
im, im_info= rtdetr_process.preprocess(image)

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3）加载推理数据和模型推理

这一步主要实现模型推理数据的加载以及进行模型推理，由于我们预测的模型是自带后处理的模型，因此模型输入有三个，分别是“im_shape”、“scale_factor”和“ image“。

im_shape：表示模型的输入形状，此处输入为[640, 640]；

scale_factor：表示图片的缩放比，为模型输入/图像形状；

image：表示图像归一化后的数据矩阵，形状为[1, 3, 640, 640];

最后将模型输入字典带入到编译好的模型中进行模型推理，获取推理结果。

inputs = dict()
inputs["image"] = np.array(im).astype('float32')
inputs["scale_factor"] = np.array(im_info['scale_factor']).reshape(1,2).astype('float32')
inputs["im_shape"] = np.array([640.0,640.0]).reshape(1,2).astype('float32')
results = compiled_model(inputs=inputs)

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4）处理推理结果

上一步中已经获取到的模型推理结果，最后将模型推理结果带入到我们定义中的后处理方法中，左后获取模型预测结果。

re = rtdetr_process.postprocess(results[compiled_model.output(0)])
new_image=rtdetr_process.draw_box(image,re)
cv.imshow("result",new_image)
cv.waitKey(0)

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5.2 模型数据处理方法实现

1）定义 RtdetrProcess

class RtdetrProcess(object):
def __init__(self, target_size, label_path=None, threshold=0.5, interp=cv.INTER_LINEAR):
    self.im_info = dict()
    self.target_size =target_size
    self.interp = interp
    self.threshold = threshold
    if label_path is None:
       self.labels = []
       self.flabel = False
    else:
        self.labels = self.read_lable(label_path=label_path)
        self.flabel = True

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2）输入数据处理方法

def preprocess(self,im):
    assert len(self.target_size) == 2
    assert self.target_size[0] > 0 and self.target_size[1] > 0
    origin_shape = im.shape[:2]
    resize_h, resize_w = self.target_size
    im_scale_y = resize_h / float(origin_shape[0])
    im_scale_x = resize_w / float(origin_shape[1])
    out_im = cv.cvtColor(im,cv.COLOR_BGR2RGB)
    out_im = cv.resize(
        out_im.astype('float32'),
        None,
        None,
        fx=im_scale_x,
        fy=im_scale_y,
        interpolation=self.interp)
    self.im_info['im_shape'] = np.array(im.shape[:2]).astype('float32')
    self.im_info['scale_factor'] = np.array([im_scale_y, im_scale_x]).astype('float32')
    scale = 1.0 / 255.0
    out_im *= scale
    out_im = out_im.transpose((2, 0, 1)).copy()
    return  np.expand_dims(out_im.astype('float32'),0), self.im_info

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3）预测结果数据处理方法

def postprocess(self,scores,bboxs=None):
    results = []
    if bboxs is None:
        scores = np.array(scores).astype('float32')
        for l in scores:
            if(l[1]>=self.threshold):
                re = dict()
                re["clsid"]=int(l[0])
                if(self.flabel):
                    re["label"]=self.labels[int(l[0])]
                else:
                    re["label"]=int(l[0])
                re["score"]=l[1]
                bbox=[l[2],l[3],l[4],l[5]]
                re["bbox"]=bbox
                results.append(re)
    else:
        scores = np.array(scores).astype('float32')
        bboxs = np.array(bboxs).astype('float32')
        for s,b in zip(scores,bboxs):
            s = self.sigmoid(s)
            if(np.max(np.array(s)>=self.threshold)):
                ids = np.argmax(np.array(s))
                re = dict()
                re["clsid"]=int(ids)
                if(self.flabel):
                    re["label"]=self.labels[int(ids)]
                else:
                    re["label"]=int(ids)
                re["score"]=s[ids]
                cx=(b[0]*640.0)/self.im_info["scale_factor"][1]
                cy=(b[1]*640.0)/self.im_info["scale_factor"][0]
                w=(b[2]*640.0)/self.im_info["scale_factor"][1]
                h=(b[3]*640.0)/self.im_info["scale_factor"][0]
 
                bbox=[cx-w/2.0,
                        cy-h/2.0,
                        cx+w/2.0,
                        cy+h/2.0]
                re["bbox"]=bbox
                results.append(re)
    return results

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6. 预测结果展示

最后通过上述代码，我们最终可以直接实现 RT-DETR 模型的推理部署，RT-DETR 与训练模型采用的是 COCO 数据集，最终我们可以获取预测后的图像结果，如图所示：

上图中展示了 RT-DETR 模型预测结果，同时，我们对模型图里过程中的关键信息以及推理结果进行了打印：

[INFO]  This is an RT-DETR model deployment case using Python!
[INFO]  Model path: E:\Model\rtdetr_r50vd_6x_coco.onnx
[INFO]  Device name: CPU
[INFO]  The input path: E:\GitSpace\RT-DETR-OpenVINO\image\000000570688.jpg
[INFO]  class_id:0, label:person, confidence:0.9284, left_top:[215.03,327.88],right_bottom:[259.24,469.64]
[INFO]  class_id:0, label:person, confidence:0.9232, left_top:[260.34,343.99],right_bottom:[309.42,461.80]
[INFO]  class_id:0, label:person, confidence:0.8929, left_top:[402.26,346.80],right_bottom:[451.54,479.55]
[INFO]  class_id:33, label:kite, confidence:0.8382, left_top:[323.52,159.82],right_bottom:[465.93,214.78]
[INFO]  class_id:0, label:person, confidence:0.8342, left_top:[294.05,384.59],right_bottom:[354.15,443.96]
[INFO]  class_id:0, label:person, confidence:0.8284, left_top:[518.88,360.37],right_bottom:[583.88,480.00]
[INFO]  class_id:33, label:kite, confidence:0.8281, left_top:[282.11,217.29],right_bottom:[419.96,267.66]
[INFO]  class_id:33, label:kite, confidence:0.8043, left_top:[330.01,64.70],right_bottom:[389.58,86.40]
[INFO]  class_id:33, label:kite, confidence:0.8016, left_top:[242.46,124.74],right_bottom:[263.87,135.74]
[INFO]  class_id:0, label:person, confidence:0.7972, left_top:[456.74,369.06],right_bottom:[508.27,479.42]
[INFO]  class_id:33, label:kite, confidence:0.7970, left_top:[504.63,195.20],right_bottom:[523.44,214.82]
[INFO]  class_id:33, label:kite, confidence:0.7681, left_top:[460.08,251.92],right_bottom:[479.02,269.19]
[INFO]  class_id:33, label:kite, confidence:0.7601, left_top:[116.23,178.53],right_bottom:[137.02,190.61]
[INFO]  class_id:0, label:person, confidence:0.7330, left_top:[154.12,380.38],right_bottom:[210.76,421.32]
[INFO]  class_id:0, label:person, confidence:0.6998, left_top:[26.77,340.99],right_bottom:[58.48,425.10]
[INFO]  class_id:33, label:kite, confidence:0.6895, left_top:[430.29,29.91],right_bottom:[450.06,44.32]
[INFO]  class_id:33, label:kite, confidence:0.6739, left_top:[363.20,120.95],right_bottom:[375.84,130.11]
[INFO]  class_id:33, label:kite, confidence:0.6130, left_top:[176.50,236.77],right_bottom:[256.62,258.32]
[INFO]  class_id:0, label:person, confidence:0.6001, left_top:[497.35,380.34],right_bottom:[529.73,479.49]
[INFO]  class_id:33, label:kite, confidence:0.5956, left_top:[97.84,316.90],right_bottom:[156.75,360.25]
[INFO]  class_id:33, label:kite, confidence:0.5730, left_top:[221.56,264.66],right_bottom:[342.60,312.92]
[INFO]  class_id:33, label:kite, confidence:0.5555, left_top:[161.12,193.06],right_bottom:[171.45,199.78]
[INFO]  class_id:33, label:kite, confidence:0.5332, left_top:[171.17,317.08],right_bottom:[228.08,357.65]
[INFO]  class_id:33, label:kite, confidence:0.5322, left_top:[218.97,178.13],right_bottom:[451.95,241.61]

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7. 总结

在本项目中，我们介绍了 OpenVINO™ Python API 部署自带后处理的 RT-DETR 模型的案例，并结合该模型的处理方式封装完整的代码案例，实现了在英特尔平台使用 OpenVINO™ 加速深度学习模型，有助于大家以后落地 RT-DETR 模型在工业上的应用。为了更好地大家落地 RT-DETR 模型，我们不仅开发了在 Python、C++、C# 三个平台上的案例代码，还结合大家的模型部署习惯对该模型进行了裁剪，实现了去除掉后处理的单输入模型的部署案例。

在本文中。由于篇幅有限，对于其他编程平台的实现以及不包含后处理的模型的部署案例，将在后续的文章中推出，请大家关注本平台后续发布的文章：《基于 OpenVINO™ C++ API 部署 RT-DETR 模型》以及《基于 OpenVINO™ C# 部署 RT-DETR 模型》。如果大家有兴趣，可以先关注本项目代码仓库，获取项目实现源码。

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