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

简介：
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。