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在OpenVINO 2022中部署Yolov5 v6.1模型示例

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简介：
本教程详细介绍如何使用Intel的OpenVINO工具套件将YOLOv5版本6.1的深度学习模型高效转换并部署，适用于计算机视觉任务。 使用OpenVINO 2022.1.0、openvino-dev 2022.1.0 和 openvino-telemetry 2022.1.1 部署最新版的YOLOv5 v6.1 模型。同时，需要安装 torch 1.8.1 和 torchvision 0.9.1。

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  • 在OpenVINO 2022中部署Yolov5 v6.1模型示例
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    本教程详细介绍如何使用Intel的OpenVINO工具套件将YOLOv5版本6.1的深度学习模型高效转换并部署，适用于计算机视觉任务。 使用OpenVINO 2022.1.0、openvino-dev 2022.1.0 和 openvino-telemetry 2022.1.1 部署最新版的YOLOv5 v6.1 模型。同时，需要安装 torch 1.8.1 和 torchvision 0.9.1。
     
  • ONNX部署Yolov5 v6.1版本模型演示
    优质
    本视频展示了如何使用ONNX在v6.1版本中部署YOLOv5模型，详细介绍了转换、优化及推理过程。 使用最新版的YOLOv5（版本6.1）模型进行ONNX部署，并且环境配置为：torch 1.8.1、torchvision 0.9.1、onnx 1.12.0、onnx-simplifier 0.3.10、onnxoptimizer 0.2.7以及onnxruntime 1.11.1。
     
  • 在C++中利用OpenCV部署Yolov5(DNN)模型
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    本文章介绍如何在C++环境中使用OpenCV库来加载和运行基于DNN框架的YOLOv5目标检测模型，涵盖环境搭建与代码实现细节。 yoyov5-6部署，在C++下使用OpenCV部署Yolov5模型（DNN）。可以参考相关资料下载或自行通过cmake配置OpenCV文件进行操作。
     
  • YOLOv5的OpenVINO IR模型
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    简介：YOLOv5的OpenVINO中间表示（IR）模型是针对Intel硬件优化的一种轻量级实时目标检测解决方案，适用于边缘计算环境。 OpenVINO工具包可以直接调用YOLOv5 IR模型，该模型包含bin文件和xml文件，便于快速部署并实现物体识别与目标检测功能。
     
  • 基于OpenVINO和OpenCV部署YOLOv5、YOLOv8、YOLOX模型（含源码及说明）.rar
    优质
    本资源提供使用OpenVINO与OpenCV在CPU环境下高效部署YOLO系列目标检测模型(YOLOv5, YOLOv8, YOLOX)的完整解决方案，包括详细文档和代码。 资源内容：基于Openvino和Opencv部署YOLOv5、YOLOv8、YOLOx模型（源码+说明）.rar 适用人群：计算机、电子信息工程、数学等专业的学习者，作为“参考资料”参考学习使用。 解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压。如果没有这些工具，请自行搜索下载安装即可。 免责声明：本资源仅供作为“参考资料”，而非满足特定需求的定制代码。提供的源码只能用作参考，不能直接复制和粘贴使用。由于作者在大公司工作繁忙，无法提供答疑服务，因此不保证解决所有问题或功能修改的需求。如果不存在文件缺失的问题，请理解上述免责声明内容并自行解决问题。
     
  • Yolov5模型的网页部署
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    本项目介绍如何将YOLOv5目标检测模型部署到网页应用中，实现图像上传与实时目标检测功能，适用于快速开发和集成视觉识别服务。 内容概要：本段落介绍了一个基于YOLOv5的火焰识别模型完整项目，采用C/S架构设计。该项目包括前端代码（使用Vue编写）以及后端代码（用Python开发，并提供API接口）。这种结构具有较高的灵活性，能够与模型解耦合，便于后续替换训练好的新模型而无需大量修改现有代码。 文档详细介绍了如何安装所需环境、运行项目及具体操作方法。本项目适合学生、具有一定编程基础的初级到中级研发人员以及对人工智能感兴趣的爱好者和科研工作者使用。参与者可以通过该项目快速实现火焰识别功能，并获得实用经验和技术知识。
     
  • C# WinForm中使用OpenVINO部署Yolov8实例分割模型的源代码
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    本项目提供在C# WinForm环境中利用OpenVINO高效运行Yolov8实例分割模型的完整源代码。展示了如何集成先进的人工智能技术于桌面应用开发之中，适用于计算机视觉相关领域的开发者参考学习。 测试环境为VS2019，使用.NET Framework 4.8版本，并集成了OpenCvSharp 4.8.0与OpenVinoSharp库。无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行项目。 视频演示地址可以在B站找到相关链接进行观看。
     
  • Pruned-OpenVINO-YOLO: 在OpenVINO嵌入式设备上部署优化的YOLOv3/YOLOv4/YOLOv4-tiny模型
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    Pruned-OpenVINO-YOLO项目致力于在OpenVINO框架下，为嵌入式设备提供轻量级且高效的YOLOv3、YOLOv4及YOLOv4-tiny版本的优化部署方案。通过模型剪枝技术显著减小模型大小并加速推理过程，同时保持高精度和实时性能，适用于资源受限环境下的目标检测任务。 修剪后的OpenVINO-YOLO 先决条件： 首先安装mish-cuda：测试平台为WIN10 + RTX3090 + CUDA11.2。 如果无法在设备上安装，可以尝试其他方式。 开发日志： - 2021年2月25日：支持yolov4-tiny和yolov4-tiny-3l。请使用或修剪yolov4-tiny和yolov4-tiny-3l模型，并通过darknet调整修剪后的模型，无需加载权重。 - 2021年3月13日：更新了Mish-cuda支持，增强了代码对YOLOv4的适应性（训练更快、内存占用更少）。 介绍： 当在OpenVINO上部署YOLOv3和YOLOv4时，完整版模型FPS较低；而微型版本虽然提高了速度但准确性较差且稳定性不足。通常，完整结构设计用于复杂场景中检测80个或更多类别的目标，在实际应用中往往只需处理几个类别，并非所有场景都那么复杂。 本教程将分享如何修剪YOLOv3和YOLOv4模型以适应这些特定需求。
     
  • 将Yolov5模型部署至Web端
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    本项目旨在探讨如何将先进的YOLOv5目标检测模型集成到网页应用中，实现高性能实时图像识别功能，为用户提供便捷高效的在线视觉分析服务。 将Yolov5模型部署到web端，实现动态选择模型的功能。用户可以上传图片或直接拖拽图片至窗口，系统会返回识别结果及json格式文件。
     
  • Yolov5_Cpp_OpenVINO: 使用C++实现Yolov5并利用OpenVINO部署 - 源码
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    本项目使用C++实现了流行的YOLOv5目标检测模型，并通过OpenVINO工具套件进行高效部署，适用于资源受限的设备。包含了完整的源代码。 本段落介绍了一种使用C++实现并通过OpenVINO部署Yolov5的方法，在2020年9月结束的极市开发者榜单中的后厨老鼠识别赛题中取得了第四名的成绩。同年12月，注意到Yolov5有了一些变化，因此重新测试了该方法并进行了整理，希望能给需要的朋友提供一些参考，并帮助节省踩坑的时间。 在编辑本段落时是2020年12月3日，官方最新的版本为v3.1，在v3.0的版本中官网声明如下：Au 模型训练步骤： 1. 首先获取Yolov5工程 ``` git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git ``` 2021年2月27日，注意到Yolov5更新了4.0版本的发布。请注意该仓库在新版本中不能直接使用，请切换到v3.1对应的版本下进行操作。如果有兼容4.0版本的新实现方案欢迎贡献代码。 需要特别注意的是，在采用此方法时请确保使用的yolov5源码为合适的稳定版，以避免不必要的问题和错误。