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

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以下文章来源于英特尔物联网，作者 英特尔边缘创新大使 颜国进

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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，在前文我们发表了《基于 OpenVINO™ Python API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》和《基于 OpenVINO™ C++ API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》，在该文章中，我们基于 OpenVINO™ Python 和 C++ API 向大家展示了的 RT-DETR 模型的部署流程，并分别展示了是否包含后处理的模型部署流程，为大家使用 RT-DETR 模型提供了很好的范例。在实际工业应用时，有时我们需要在 C# 环境下使用该模型应用到工业检测中，因此在本文中，我们将向大家展示使用 OpenVINO™ Csharp API 部署 RT-DETR 模型，并对比不同编程平台下模型部署的速度。

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

（复制链接到浏览器打开）

也可以直接访问该项目，项目链接为：

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

（复制链接到浏览器打开）

 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

本文中主要使用的项目环境可以通过 NuGet Package 包进行安装，Visual Studio 提供了 NuGet Package 包管理功能，可以通过其进行安装，主要使用下图两个程序包，C# 平台安装程序包还是十分方便的，直接安装即可使用：

除了通过 Visual Studio 安装，也可以通过 dotnet 指令进行安装，安装命令为：

dotnet add package OpenVINO.CSharp.Windows --version 2023.1.0.2
dotnet add package OpenCvSharp4.Windows --version 4.8.0.20230708

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4. 模型下载与转换

在之前的文章中我们已经讲解了模型的到处方式，大家可以参考下面两篇文章实现模型导出：《基于 OpenVINO™ Python API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》和《基于 OpenVINO™ C++ API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》。

5. C# 代码实现

为了更系统地实现 RT-DETR 模型的推理流程，我们采用 C# 特性，封装了 RTDETRPredictor 模型推理类以及 RTDETRProcess 模型数据处理类，下面我们将对这两个类中的关键代码进行讲解。

5.1  模型推理类实现

C# 代码中我们定义的 RTDETRPredictor 模型推理类如下所示：

public class RTDETRPredictor
{
    public RTDETRPredictor(string model_path, string label_path,
    string device_name = "CPU", bool postprcoess = true)
{}
    public Mat predict(Mat image)
{}
    private void pritf_model_info(Model model)
{}
    private void fill_tensor_data_image(Tensor input_tensor, Mat input_image)
{}
    private void fill_tensor_data_float(Tensor input_tensor, float[] input_data, int data_size)
{}
    RTDETRProcess rtdetr_process;
    bool post_flag;
    Core core;
    Model model;
    CompiledModel compiled_model;
    InferRequest infer_request;
}

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1）模型推理类初始化

首先我们需要初始化模型推理类，初始化相关信息：

public RTDETRPredictor(string model_path, string label_path, string device_name = "CPU", bool postprcoess = true)
{
    INFO("Model path: " + model_path);
    INFO("Device name: " + device_name);
    core = new Core();
    model = core.read_model(model_path);
    pritf_model_info(model);
    compiled_model = core.compile_model(model, device_name);
    infer_request = compiled_model.create_infer_request();
    rtdetr_process = new RTDETRProcess(new Size(640, 640), label_path, 0.5f);
    this.post_flag = postprcoess;
}

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在该方法中主要包含以下几个输入：

model_path：推理模型地址；

label_path：模型预测类别文件；

device_name：推理设备名称；

post_flag：模型是否包含后处理，当 post_flag = true 时，包含后处理，当 post_flag = false 时，不包含后处理。

2）图片预测 API

这一步中主要是对输入图片进行预测，并将模型预测结果会知道输入图片上，下面是这阶段的主要代码：

public Mat predict(Mat image)
{
    Mat blob_image = rtdetr_process.preprocess(image.Clone());
    if (post_flag)
    {
        Tensor image_tensor = infer_request.get_tensor("image");
        Tensor shape_tensor = infer_request.get_tensor("im_shape");
        Tensor scale_tensor = infer_request.get_tensor("scale_factor");
        image_tensor.set_shape(new Shape(new List { 1, 3, 640, 640 }));
        shape_tensor.set_shape(new Shape(new List { 1, 2 }));
        scale_tensor.set_shape(new Shape(new List { 1, 2 }));
        fill_tensor_data_image(image_tensor, blob_image);
        fill_tensor_data_float(shape_tensor, rtdetr_process.get_input_shape().ToArray(), 2);
        fill_tensor_data_float(scale_tensor, rtdetr_process.get_scale_factor().ToArray(), 2);
    } else {
        Tensor image_tensor = infer_request.get_input_tensor();
        image_tensor.set_shape(new Shape(new List { 1, 3, 640, 640 }));
        fill_tensor_data_image(image_tensor, blob_image);
    }
    infer_request.infer();
    ResultData results;
    if (post_flag)
    {
        Tensor output_tensor = infer_request.get_tensor("reshape2_95.tmp_0");
        float[] result = output_tensor.get_data(300 * 6);
        results = rtdetr_process.postprocess(result, null, true);
    } else {
        Tensor score_tensor = infer_request.get_tensor(model.outputs()[1].get_any_name());
        Tensor bbox_tensor = infer_request.get_tensor(model.outputs()[0].get_any_name());
        float[] score = score_tensor.get_data(300 * 80);
        float[] bbox = bbox_tensor.get_data(300 * 4);
        results = rtdetr_process.postprocess(score, bbox, false);
    }
    return rtdetr_process.draw_box(image, results);
}

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上述代码的主要逻辑如下：首先是处理输入图片，调用定义的数据处理类，将输入图片处理成指定的数据类型；然后根据模型的输入节点情况配置模型输入数据，如果使用的是动态模型输入，需要设置输入形状；接下来就是进行模型推理；最后就是对推理结果进行处理，并将结果绘制到输入图片上。

在模型数据加载时，此处重新设置了输入节点形状，因此此处支持动态模型输入；并且根据模型是否包含后处理分别封装了不同的处理方式，所以此处代码支持所有导出的预测模型。

5.2 模型数据处理类 RTDETRProcess

1）定义 RTDETRProcess

C# 代码中我们定义的 RTDETRProcess 模型推理类如下所示：

public class RTDETRProcess
{
    public RTDETRProcess(Size target_size, string label_path = null, float threshold = 0.5f, InterpolationFlags interpf = InterpolationFlags.Linear)
{}
    public Mat preprocess(Mat image)
{}
    public ResultData postprocess(float[] score, float[] bbox, bool post_flag)
{}
    public List get_input_shape()
{}
    public List get_scale_factor() { }
    public Mat draw_box(Mat image, ResultData results)
{}
    private void read_labels(string label_path)
{}
    private float sigmoid(float data)
{}
    private int argmax(float[] data, int length)
{}
    private Size target_size;               // The model input size.
    private List labels;    // The model classification label.
    private float threshold;                    // The threshold parameter.
    private InterpolationFlags interpf;     // The image scaling method.
    private List im_shape;
    private List scale_factor;
}

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2） 输入数据处理方法

输入数据处理这一块需要获取图片形状大小以及图片缩放比例系数，最后直接调用 OpenCV 提供的数据处理方法，对输入数据进行处理。

public Mat preprocess(Mat image)
{
    im_shape = new List { (float)image.Rows, (float)image.Cols };
    scale_factor = new List { 640.0f / (float)image.Rows, 640.0f / (float)image.Cols };
    Mat input_mat = CvDnn.BlobFromImage(image, 1.0 / 255.0, target_size, 0, true, false);
    return input_mat;
}

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3）预测结果数据处理方法

public ResultData postprocess(float[] score, float[] bbox, bool post_flag)
{
    ResultData result = new ResultData();
    if (post_flag)
    {
        for (int i = 0; i < 300; ++i)
        {
            if (score[6 * i + 1] > threshold)
            {
                result.clsids.Add((int)score[6 * i]);
                result.labels.Add(labels[(int)score[6 * i]]);
                result.bboxs.Add(new Rect((int)score[6 * i + 2], (int)score[6 * i + 3],
                    (int)(score[6 * i + 4] - score[6 * i + 2]),
                    (int)(score[6 * i + 5] - score[6 * i + 3])));
                result.scores.Add(score[6 * i + 1]);
            }
        }
    }
    else
    {
        for (int i = 0; i < 300; ++i)
        {
            float[] s = new float[80];
            for (int j = 0; j < 80; ++j)
            {
                s[j] = score[80 * i + j];
            }
            int clsid = argmax(s, 80);
            float max_score = sigmoid(s[clsid]);
            if (max_score > threshold)
            {
                result.clsids.Add(clsid);
                result.labels.Add(labels[clsid]);
                float cx = (float)(bbox[4 * i] * 640.0 / scale_factor[1]);
                float cy = (float)(bbox[4 * i + 1] * 640.0 / scale_factor[0]);
                float w = (float)(bbox[4 * i + 2] * 640.0 / scale_factor[1]);
                float h = (float)(bbox[4 * i + 3] * 640.0 / scale_factor[0]);
                result.bboxs.Add(new Rect((int)(cx - w / 2), (int)(cy - h / 2), (int)w, (int)h));
                result.scores.Add(max_score);
            }
        }
    }
    return result;
}

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此处对输出结果做一个解释，由于我们提供了两种模型的输出，此处提供了两种模型的输出数据处理方式，主要区别在于是否对预测框进行还原以及对预测类别进行提取，具体区别大家可以查看上述代码。

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]  Hello, World!
[INFO]  Model path: E:\Model\RT-DETR\RTDETR\rtdetr_r50vd_6x_coco.xml
[INFO]  Device name: CPU
[INFO]  Inference Model
[INFO]    Model name: Model from PaddlePaddle.
[INFO]    Input:
[INFO]       name: im_shape
[INFO]       type: float
[INFO]       shape: Shape : {1,2}
[INFO]       name: image
[INFO]       type: float
[INFO]       shape: Shape : {1,3,640,640}
[INFO]       name: scale_factor
[INFO]       type: float
[INFO]       shape: Shape : {1,2}
[INFO]    Output:
[INFO]       name: reshape2_95.tmp_0
[INFO]       type: float
[INFO]       shape: Shape : {300,6}
[INFO]       name: tile_3.tmp_0
[INFO]       type: int32_t
[INFO]       shape: Shape : {1}
[INFO]  Infer result:
[INFO]    class_id : 0, label : person, confidence : 0.9437, left_top : [504.0, 504.0], right_bottom: [596.0, 429.0]
[INFO]    class_id : 0, label : person, confidence : 0.9396, left_top : [414.0, 414.0], right_bottom: [506.0, 450.0]
[INFO]    class_id : 0, label : person, confidence : 0.8740, left_top : [162.0, 162.0], right_bottom: [197.0, 265.0]
[INFO]    class_id : 0, label : person, confidence : 0.8715, left_top : [267.0, 267.0], right_bottom: [298.0, 267.0]
[INFO]    class_id : 0, label : person, confidence : 0.8663, left_top : [327.0, 327.0], right_bottom: [346.0, 127.0]
[INFO]    class_id : 0, label : person, confidence : 0.8593, left_top : [576.0, 576.0], right_bottom: [611.0, 315.0]
[INFO]    class_id : 0, label : person, confidence : 0.8578, left_top : [104.0, 104.0], right_bottom: [126.0, 148.0]
[INFO]    class_id : 0, label : person, confidence : 0.8272, left_top : [363.0, 363.0], right_bottom: [381.0, 180.0]
[INFO]    class_id : 0, label : person, confidence : 0.8183, left_top : [349.0, 349.0], right_bottom: [365.0, 155.0]
[INFO]    class_id : 0, label : person, confidence : 0.8167, left_top : [378.0, 378.0], right_bottom: [394.0, 132.0]
[INFO]    class_id : 56, label : chair, confidence : 0.6448, left_top : [98.0, 98.0], right_bottom: [118.0, 250.0]
[INFO]    class_id : 56, label : chair, confidence : 0.6271, left_top : [75.0, 75.0], right_bottom: [102.0, 245.0]
[INFO]    class_id : 24, label : backpack, confidence : 0.6196, left_top : [64.0, 64.0], right_bottom: [84.0, 243.0]
[INFO]    class_id : 0, label : person, confidence : 0.6016, left_top : [186.0, 186.0], right_bottom: [199.0, 97.0]
[INFO]    class_id : 0, label : person, confidence : 0.5715, left_top : [169.0, 169.0], right_bottom: [178.0, 95.0]
[INFO]    class_id : 33, label : kite, confidence : 0.5623, left_top : [162.0, 162.0], right_bottom: [614.0, 539.0]

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7. 平台推理时间测试

为了评价不同平台的模型推理性能，在 C++、C# 平台分别部署了 RT-DETR 不同 Backbone 结构的模型，如下表所示：

通过该表可以看出，不同 Backbone 结构的 RT-DETR 模型在 C++、C# 不同平台上所表现出来的模型推理性能基本一致，说明我们所推出的 OpenVINO™ C# API 对模型推理性能并没有产生较大的影响。下图为模型推理时 CPU 使用以及内存占用情况，可以看出在本机设备上，模型部署时 CPU 占用在 40%~45% 左右，内存稳定在 10G 左右，所测试结果 CPU 以及内存占用未减去其他软件开销。

8. 总结

在本项目中，我们介绍了 OpenVINO™ C# API 部署 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™ C# API 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。

最后我们对比了不同 Backbone 结构的 RT-DETR 模型在 C++、C# 不同平台上所表现出来的模型推理性能，在 C++ 与 C# 平台上，OpenVINO™ 所表现出的性能基本一致。但在 CPU 平台下，RT-DETR 模型推理时间依旧达不到理想效果，后续我们会继续研究该模型的量化技术，通过量化技术提升模型的推理速度。

OpenVINO™

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