c++实现yolov5的OpenVINO部署_yolov5 c++部署

注意，在以下整个过程中，出现python错误提示缺少什么模块，就使用pip install 该模块！！！否则无法进行！！！

主要参考：
https://gitee.com/avBuffer/yolov5_cpp_openvino?_from=gitee_search#git%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E4%BD%BF%E7%94%A8

1、首先进行模型训练

yolov5下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5

yolov5的模型训练参考：https://github.com/wudashuo/yolov5

2、将模型训练得到.pt格式文件转换成.onnx格式文件

参考：https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/251

在yolov5主目录下运行以下命令：

python models/export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1
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出现以下图示情况说明.pt格式文件转换成.onnx格式文件成功，会看到在yolov5主目录下多了yolov5s.onnx等文件

转换完成后可以使用Netron:https://github.com/lutzroeder/netron.git 进行可视化.对于陌生的模型,该可视化工具对模型结构的认识有很大的帮助。

3、onnx格式转换OpenVINO的xml和bin格式

首先需要安装OpenVINO，可以参考我的另外一篇博客：Ubuntu18安装OpenVINO https://blog.csdn.net/qq_40700822/article/details/115707156

安装完成后运行如下脚本实现.onnx模型到.xml 和.bin模型的转换。

python /opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/mo_onnx.py --input_model yolov5.onnx  --output_dir /home/inbc
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踩坑案例：

如果执行完后可能会一直报错，并无法生成.xml 和.bin模型：

需要修改yolov5 yolov5/models/export.py文件中的opset_version设置把12改为10，即：

 torch.onnx.export(model, img, f, verbose=False, opset_version=10, input_names=['images'],
                          output_names=['classes', 'boxes'] if y is None else ['output'],
                          dynamic_axes={'images': {0: 'batch', 2: 'height', 3: 'width'},  # size(1,3,640,640)
                                        'output': {0: 'batch', 2: 'y', 3: 'x'}} if opt.dynamic else None)
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然后重新执行一下命令：

python models/export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1  
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导出成功，就可以看到主目录下已经生成了yolov5.onnx文件了。

然后在执行命令：

python /opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/mo_onnx.py --input_model yolov5.onnx  --output_dir /home/inbc
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踩坑完毕

看到一下画面就说明.xml和.bin文件导出成功了。

运行成功之后会获得.xml和.bin文件,.xml和.bin是OpenVINO中的模型存储方式。

获得了yolov5s.xml和yolov5s.bin就可以进行c++实现yolov5的OpenVINO部署了。

4、c++实现yolov5的OpenVINO部署

1、首先下载大佬做的部署：

https://github.com/fb029ed/yolov5_cpp_openvino
先测试一下大佬的代码是否可用。

直接编译demo中的cpp文件即可：

cd demo
mkdir build
cd build
cmake ..
make
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编译完成后就可以直接运行程序了：

./detect_test
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出现一下图像说明环境搭建的还算比较成功：

2、好了，可以把自己训练好的.pt模型转换为.onnx模型，进而在转换为.xml和.bin再在demo中使用。

我用yolov5训练好的模型文件名为last_1000.pt。

模型转换过程见上文。

1、修改main.cpp

首先需要修改main.cpp文件中的文件路径（大约在第6行，我这里使用的是last_1000.xml）：

#include "detector.h"

int main(int argc, char const *argv[])
{
    Detector* detector = new Detector;
    string xml_path = "../res/last_1000.xml";
    detector->init(xml_path,0.1,0.5);
    /*
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更改测试图片的路径，大约在程序的第28行左右：

    waitKey(1);
    }
    */
    Mat src = imread("../res/32.png");
    Mat osrc = src.clone();
    resize(osrc,osrc,Size(640,640));
    vector<Detector::Object> detected_objects;
    auto start = chrono::high_resolution_clock::now();
    detector->process_frame(src,detected_objects);
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2、修改detector.cpp

这里需要修改测试对象的种类，需要修改第15行左右的item_size为6，因为我的模型只训练了一个对象，所以是1+5=6，item_size=n+5其中n为你模型训练的物品的种类。

const float *output_blob = blobMapped.as<float *>();
   //80个类是85,一个类是6,n个类是n+5
   //int item_size = 6;
   int item_size = 6;
    size_t anchor_n = 3;
    for(int n=0;n<anchor_n;++n)
        for(int i=0;i<net_grid;++i)
            for(int j=0;j<net_grid;++j)
            {
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之后编译运行测试一下：

cd demo_02
mkdir build
cd build
cmake ..
make
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编译成功后，生成了detect_test文件，直接执行该文件：

./detect_test
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耗时间use 0.219407 s，（本人用的Vm的Ubuntu18虚拟机，分配了3个处理器）如果出现一下画面，那恭喜你！！就可以愉快的用C++使用yolov5的模型训练了。
接下来就可以在大佬的肩膀上仰望星空了(￣▽￣)！

5、推理加速

1、使用核显GPU进行计算

在main.cpp的第86行左右。
将

_network =  ie.LoadNetwork(cnnNetwork, "CPU");
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改为

_network =  ie.LoadNetwork(cnnNetwork, "GPU");
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这样

如果OpenVINO环境配置设置无误程序应该可以直接运行.

检测环境是否配置无误的方法是运行:

cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo
./demo_security_barrier_camera.sh
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若成功运行则cpu环境正常.

./demo_security_barrier_camera.sh -d GPU 
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运行正常则gpu环境运行正常.

2、使用openmp进行并行化

在推理之外的数据预处理和解析中存在大量循环,这些循环都可以利用openmp进行并行优化.

模型优化如定点化为int8类型
在模型转换时通过设置参数可以实现模型的定点化.