openvino部署

Question

怎么用c++把yolov5的单输出模型部署到openvino上，我这边找到的代码都是部署三输出的

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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问题概括

用户想要知道如何使用C++将YOLOv5的单输出模型部署到OpenVINO上。用户遇到了一个问题，即他们找到的代码示例都是针对YOLOv5的三输出模型的部署。

问题出现原因

这个问题可能出现的原因是因为YOLOv5通常有三种不同尺寸的输出（小、中、大），它们分别对应不同尺度的目标检测。大多数示例代码可能默认展示如何同时处理这三个输出，而用户只需要处理单一输出。

问题解决方案

为了将YOLOv5的单输出模型部署到OpenVINO上，用户需要执行以下步骤：

1. 模型优化：使用OpenVINO Toolkit的Model Optimizer工具将YOLOv5的模型转换为OpenVINO格式（.xml和.bin文件）。

2. 编写C++代码：编写C++代码以加载优化后的模型，并使用Inference Engine API进行推理。

3. 选择单一输出：在C++代码中，明确指定只处理一个输出层。

提供代码

以下是使用OpenVINO部署YOLOv5单输出模型的C++代码示例：

#include <inference_engine.hpp>

int main() {
    try {
        // 1. Load the Inference Engine
        InferenceEngine::Core ie;

        // 2. Read the network model
        InferenceEngine::CNNNetReader network_reader;
        network_reader.ReadNetwork("path_to_your_model.xml");
        network_reader.SetWeights("path_to_your_model.bin");

        // 3. Configure the input
        InferenceEngine::InputsInfoMap input_info(network_reader.getNetwork().getInputsInfo());
        auto& input_tensor = input_info.begin()->second->getTensor();
        input_tensor.set(InferenceEngine::TensorDesc::Layout, InferenceEngine::NCHW);
        // Set the input dimensions as needed

        // 4. Load the model to the device
        InferenceEngine::ExecutableNetwork executable_network = ie.LoadNetwork(network_reader.getNetwork(), "CPU");

        // 5. Create an inference request
        InferenceEngine::InferRequest request = executable_network.CreateInferRequest();

        // 6. Prepare the input
        // Prepare your input data and set it to the input blob of the request

        // 7. Start the inference
        request.StartAsync();

        // 8. Wait for the result
        if (request.Wait(IInferRequest::WaitMode::RESULT_READY) == InferenceEngine::OK) {
            // 9. Process the output
            // Access the output blob and process the results
            // Note: You will need to specify the single output layer you are interested in
        }
    } catch (const std::exception& ex) {
        std::cerr << ex.what() << std::endl;
        return 1;
    }
    return 0;
}

示例代码运行方式

• 确保你已经安装了OpenVINO Toolkit。
• 将path_to_your_model.xml和path_to_your_model.bin替换为你的模型文件路径。
• 编译并运行C++代码。

示例代码预期运行结果

如果一切顺利，代码将加载模型，进行推理，并处理输出。具体的输出结果将取决于你的模型和输入数据。在实际应用中，你需要根据模型的输出层来解析和处理这些数据。

请注意，这只是一个简化的示例，实际部署时可能需要更多的错误处理和优化。此外，处理单一输出时，确保指定正确的输出层名称。