在ubuntu上利用openvino部署Yolov5模型出错

Question

为什么在Ubuntu 上利用openvino2023.1.0部署yolov5模型时会出现这样的报错，使用的是用摄像头获得信息，训练的模型可以在val.py中完成验证，求帮助。

Answer 1

结合GPT给出回答如下请题主参考
首先，建议您提供更具体的错误信息，以便我们更好地帮助您解决问题。以下是可能会发生的问题和对应的解决方案：

1. 缺少模型文件或权重文件

可能会出现以下错误：

Error: Can't read model

或者

Error: Can't read weights

这通常是由于缺少模型文件或权重文件导致的。请确保 openvino 的模型和权重文件已正确下载，并且路径正确。

1. 模型输出维度不匹配

可能会出现以下错误：

RuntimeError: Unexpected input shape! Expected: 1 255 20 20, but got: 1 125 20 20 for layer: yolo_1

这通常是由于模型输出维度不匹配导致的。请检查模型输入的大小和格式是否正确。

1. OpenCV 版本不兼容

可能会出现以下错误：

ImportError: libopencv_imgcodecs.so.4.5: cannot open shared object file: No such file or directory

或者

ImportError: libtbb.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory

这通常是由于 OpenCV 版本不兼容导致的。请检查您的 OpenCV 版本是否与 OpenVINO 版本兼容。

1. 缺少依赖项

可能会出现以下错误：

ImportError: libinference_engine.so: cannot open shared object file: No such file or directory

或者

ImportError: libprotobuf.so.15: cannot open shared object file: No such file or directory

这通常是由于缺少依赖项导致的。请确保您已正确安装并配置了 OpenVINO 的依赖项。

以下是一个基本示例，演示了如何在 Ubuntu 上使用 OpenVINO 部署 YOLOv5 模型：

import cv2
import numpy as np
from openvino.inference_engine import IECore

# Define the path to the model and weights files.
model_xml = 'path/to/model.xml'
model_bin = 'path/to/model.bin'

# Define the input and output layer names.
input_layer = 'images'
output_layer = ['output']

# Create an instance of the IECore.
ie = IECore()

# Read in the model and weights.
net = ie.read_network(model=model_xml, weights=model_bin)

# Get information about the model's input and output layers.
input_info = net.input_info[input_layer]
output_info = net.outputs[output_layer[0]]

# Define the input and output shapes for the network.
input_shape = input_info.input_data.shape
output_shape = output_info.shape

# Create a plugin for the CPU device.
plugin = ie.get_plugin(device='CPU')

# Load the model into the plugin.
executable_network = plugin.load(network=net)

# Create a function to preprocess the input image.
def prepare_input(image: np.ndarray) -> np.ndarray:
    # Resize the image to match the input shape of the network.
    image = cv2.resize(image, (input_shape[3], input_shape[2]))
    # Change the image from HWC format to CHW format.
    image = image.transpose((2, 0, 1))
    # Add another dimension to the input array to match the network input shape.
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    # Convert the input array to the correct data type.
    image = image.astype(np.float32)
    return image

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # Read in an image from the camera.
    ret, image = cap.read()

    # Preprocess the image.
    input_data = prepare_input(image)

    # Run inference on the image.
    output = executable_network.infer(inputs={input_layer: input_data})

    # Postprocess the output.
    # TODO: Implement postprocessing of output data.

    # Display the output.
    cv2.imshow('Output', image)

    # Wait for a key press.
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break