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基于OpenVINO C++异步接口的YOLOv10部署-实现在CPU上的50+FPS推理-含模型源码及依赖

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简介：
本项目采用OpenVINO C++异步API实现YOLOv10在CPU上的高效部署，达到每秒50帧以上推理速度，并提供完整模型源码和所需依赖。 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的开发速度，并适用于从边缘到云的各种英特尔平台。这有助于用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。近期，清华大学的研究人员提出了一种名为 YOLOv10 的实时目标检测方法，通过消除 NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略，在保持高精度的同时显著降低了计算开销，为实时目标检测领域带来了新的突破。

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  • 基于OpenVINO C++异步接口的YOLOv10部署-实现在CPU上的50+FPS推理-含模型源码及依赖
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    本项目采用OpenVINO C++异步API实现YOLOv10在CPU上的高效部署，达到每秒50帧以上推理速度，并提供完整模型源码和所需依赖。 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的开发速度，并适用于从边缘到云的各种英特尔平台。这有助于用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。近期，清华大学的研究人员提出了一种名为 YOLOv10 的实时目标检测方法，通过消除 NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略，在保持高精度的同时显著降低了计算开销，为实时目标检测领域带来了新的突破。
     
  • 使用OpenVINO C++异步推理接口部署YOLOv8的代码
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    本项目提供了一个详细的教程和示例代码，展示如何利用OpenVINO的C++异步推理接口高效地部署YOLOv8模型，适用于需要高性能目标检测应用的开发者。 OpenVINO Runtime支持同步或异步模式下的推理操作。使用Async API的一个主要优点是，在设备忙于进行推理计算期间，应用程序可以并行执行其他任务（例如填充输入数据或调度其它请求），而无需等待当前的推理过程完成。 在本视频中，我们通过对比YOLOv8模型采用同步和异步API时的表现情况来展示OpenVINO的不同性能。具体来看，在使用同步推理接口的情况下，一帧图像平均需要43.02毫秒的时间；而在利用异步接口进行操作时，则只需11.37毫秒完成相同任务。这意味着在一秒内可以实现87.98FPS的推理速度，是同步模式下的约3.78倍，明显更快。
     
  • 使用OpenVINO CSharp异步推理接口部署YOLOv8的代码
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    本项目提供了一个详细的教程和示例代码，展示如何利用OpenVINO的C#异步API高效地在Windows环境中部署和运行YOLOv8模型进行目标检测。 OpenVINO Runtime支持同步或异步模式下的推理操作。使用Async API的一个主要优点是，在设备忙于进行推理任务期间，应用程序可以并行执行其他工作（例如填充输入数据或调度其他请求），而无需等待当前的推理过程完成。当采用异步API时，第二个请求的数据传输与第一个推理的过程同时发生，这样就能避免硬件闲置的情况出现。在下面的代码示例中，我们将展示如何使用OpenVINO的异步接口，在C#环境中部署YOLOv8模型，并实现视频中的快速推理操作。这里会演示同步模式下每一帧图像的处理过程。
     
  • 使用C#、OpenVINO和YOLO进行模型部署及异步推理以达到150FPS以上的实时检测
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    本项目采用C#编程语言结合OpenVINO与YOLO技术，实现高效模型部署与异步推理，成功将实时物体检测速度提升至超过150FPS。 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测算法，用于实现实时图像识别。OpenVINO是一个开源框架，由Intel提供，它简化了高性能计算机视觉应用的部署过程，包括YOLO模型。这个系列教程的第二部分主要讲述如何将训练好的YOLO模型通过OpenVINO转换，并利用其异步推理技术，在高帧率（如150FPS以上）下实现实时目标检测。 本教程通常包含以下几个步骤： 环境配置：安装必要的软件工具，例如OpenCV、Python及OpenVINO Development Tools，确保系统兼容性和库版本。 模型准备：使用TensorFlow或其他深度学习框架训练YOLO模型，并将其导出为IR格式。这是OpenVINO可以直接处理的模型格式。 模型优化：利用OpenVINO 工具对模型进行优化，以提高性能并适应特定硬件平台的需求。 异步推理实现：编写Python代码，运用OpenVINO API来实现模型的异步推理，在等待计算结果的同时执行其他操作，从而提升实时性能。 源码一般是公开的，方便开发者学习和复制，并可根据需要进行定制。整个流程旨在让初学者理解从模型到实战应用的完整过程。
     
  • 基于TensorRT的C++部署YOLOv10-GPU加速-C++源码与模型
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    本项目提供基于TensorRT的C++代码及预训练模型，实现YOLOv10在GPU上的高效推理，显著提升目标检测性能和速度。 NVIDIA TensorRT 是一款用于高性能深度学习推理的软件开发工具包（SDK），包含优化器和运行时组件，能够为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。近期，清华大学的研究人员提出了一种名为YOLOv10的目标检测方法，通过消除非极大值抑制、优化模型架构及引入创新模块等策略，在保持高精度的同时显著降低了计算开销，从而在实时目标检测领域带来了新的突破。 本段落将展示如何使用NVIDIA TensorRT的C++ API来部署YOLOv10模型，并实现推理加速。经过测试，该方法可以实现在2毫秒内完成推理过程；包括前后处理在内的整个流程仅需大约15毫秒左右。项目源码和模型文件也已提供。 以上内容去除了所有不必要的联系信息和其他非相关链接，保留了原意不变。
     
  • 基于C#在TensorRT与OpenVINO平台上部署Yolov8（含源码及说明文档）.rar
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    本资源包含使用C#语言，在TensorRT和OpenVINO平台下部署YOLOv8模型的详细教程、源代码以及相关文档，适合深度学习项目开发参考。 资源内容包括基于C#在OpenVINO以及TensorRT平台部署Yolov8的完整源码、详细说明文档及数据集。 代码特点： - 参数化编程设计：参数设置灵活，便于调整。 - 代码结构清晰且注释详尽，易于理解与维护。 适用对象主要为计算机科学、电子信息工程和数学等专业领域的大学生，在课程作业或毕业项目中可以作为参考案例使用。此外，对于任何对目标检测模型有兴趣的研究者及工程师来说也是有价值的资源。 作者是一位在业界拥有十年经验的资深算法专家，专注于Matlab、Python、C/C++以及Java等多种编程语言的应用，并且具备丰富的YOLO（You Only Look Once）算法仿真实践经验。 其专业领域涵盖但不限于计算机视觉技术开发、目标检测模型优化设计与实现、神经网络预测分析等多个方面。同时，作者还擅长于智能控制理论研究及实践应用，如信号处理、元胞自动机模拟、图像加工处理方法创新等课题。 欢迎对该领域的学习者和从业者进行交流探讨以促进共同进步和发展。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于C#在OpenVINO和TensorRT平台上部署Yolov8的完整源码及数据（课程设计）.zip
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    本资源提供了一套完整的项目代码与相关数据，用于指导学生完成将YOLOv8模型在OpenVINO和TensorRT平台上的C#环境部署任务。适合课程设计使用。 基于C#在OpenVINO以及TensorRT平台部署Yolov8的完整源码与数据集已通过导师指导并获得97分的成绩，适合作为课程设计或期末大作业使用。该项目无需任何修改即可直接下载运行，确保项目的完整性及可操作性。