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Yolov5的OpenVINO版本

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简介：
本项目为YOLOv5模型的OpenVINO适配版，通过将深度学习推理部署到Intel平台，实现高性能实时目标检测，适用于边缘计算和嵌入式设备。 YOLOv5与OpenVINO 2021版本在Windows 10系统上使用Visual Studio 2019进行开发，并实现了摄像头实时预览功能。经过亲测调试，该方案已成功运行，现特此分享给广大学习者。

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  • Yolov5的OpenVINO版本
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    本项目为YOLOv5模型的OpenVINO适配版，通过将深度学习推理部署到Intel平台，实现高性能实时目标检测，适用于边缘计算和嵌入式设备。 YOLOv5与OpenVINO 2021版本在Windows 10系统上使用Visual Studio 2019进行开发，并实现了摄像头实时预览功能。经过亲测调试，该方案已成功运行，现特此分享给广大学习者。
     
  • 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。
     
  • OpenVINO安装包版本更新
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    简介：本文介绍了OpenVINO工具套件最新安装包版本的更新内容，帮助开发者了解新版本带来的优化与改进，以便更好地进行部署和开发工作。 OpenVINO 2021版本提供了对Intel硬件的支持，并且优化了深度学习模型的性能，使得开发者能够更高效地部署人工智能应用。该版本包括了一系列工具、库以及预训练模型，帮助用户加速计算机视觉任务处理速度，适用于边缘计算和云端环境。
     
  • OpenVINO-YOLOV4: OpenVINO 2021.3中的YOLOv4系列，包括YOLOv4、YOLOv4-relu和YOLOv4-tiny等版本
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    简介：OpenVINO-YOLOV4项目是基于Intel OpenVINO工具套件2021.3实现的高性能YOLOv4目标检测算法系列，涵盖经典YOLOv4、YOLOv4-relu及轻量级模型YOLOv4-tiny版本。 VINO-YOLOv4是一个完整实现的项目，支持多种设备上的YOLOv4模型变种：包括YOLOv4、YOLOv4-relu 和 YOLOv4-tiny。这些模型在英特尔CPU、英特尔GPU（HDDL）、VPU和NCS2等硬件上均可运行。 该项目提供了详细的推理演示： 1. Python示例代码涵盖所有上述提到的模型。 2. C++示例代码包括YOLOv4，YOLOv4-relu，YOLOv4-tiny以及YOLOv4-tiny-3l版本。 此外，项目还包含开发日志和教程文档。其中，“Pruned-OpenVINO-YOLO”部分详细介绍了如何修剪YOLO v3/v4及其轻量级变种（如：YOLOv4、YOLOv4-relu、YOLOv4-tiny 和 YOLOv4-tiny-3l）模型，以适应特定检测任务需求。通过此教程可以找到最紧凑的模型结构，并大幅压缩原模型体积同时优化帧率性能(FPS)。 该教程支持中文和英文双语版本供用户选择学习使用。
     
  • Yolov5-Pip: Ultralytics Yolov5的打包版本
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    简介：Yolov5-Pip是Ultralytics团队推出的YOLOv5模型的简化安装包，通过pip命令即可轻松部署与使用先进的目标检测技术。 YOLOv5对象检测器已经打包好，并且可以方便地安装并集成到您的项目中。以下是使用该软件包的最新版本的方法： **安装** - 对于 Python >=3.7 的用户，可以通过 pip 安装 yolov5： ``` pip install yolov5 ``` - 对于 Python 3.6 用户，请确保正确安装 numpy 和 torch 版本后，再使用以下命令安装 yolov5： ``` pip install numpy>=1.18.5,<1 torch>=1.7,<=3.2.2 pip install yolov5 ``` **基本用法** ```python from PIL import Image from yolov5 import YOLOv5 # 设置模型参数 model_path = yolov5/weights/yolov5s.pt # 它会自动将 yolov5s 模型下载到指定路径中 ``` 请确保在使用时根据需要调整上述代码中的具体细节。
     
  • 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。
     
  • YOLOv5-ML.NET: Yolov5-Nano 6.0版本
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    YOLOv5-ML.NET是基于Yolov5-Nano模型优化后在ML.NET上的实现，适用于资源受限环境中的实时目标检测。 YOLOv5-ML.NET 使用 yolov5-nano 6.0 版本，在 C# 中通过 ML.NET 读取由 yolov5-nano 生成的 ONNX 模型。
     
  • yolov5-v0.3版本.zip
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    YOLOv5-v0.3版本 是一款先进的实时目标检测模型的更新版软件包，基于PyTorch框架开发，适用于多种图像识别应用场景。该版本在性能和准确性上进行了优化升级。 最近Yolov5进行了更新，使用之前的模型运行最新的代码会报错。我遇到了一个错误：`torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: Detect object has no attribute m`。这是因为需要更新到与最新代码兼容的模型版本（对应于yolov5v3.0）。解决这个问题的方法是更新模型。
     
  • 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。