引言
OpenVINO2022版本发布之后,对之前旧版本的功能做明确的划分,其中仍然通过exe方式安装程序的是runtime推理包,支持ONNX、IR、PADDLE等模型读取与推理。但是模型优化转换、模型库下载功能等其他功能被分在一个叫Dev Tool的部分。该部分可以通过pip方式直接安装,然后通过命令行直接直线,完成模型的转换,下载等操作,跟之前版本易用性有较大提升!做个对比如下:
Dev Tools安装与使用
Dev Tools安装非常方便,直接通过官方脚本命令行选择安装即可,唯一需要注意的是选择模型框架支持,我选择了ONNX/Pytorch格式转换支持,安装的命令行如下:
pip install openvino-dev[onnx,pytorch]==2022.1.0
执行完这条命令行就算是安装好了,只要网络不挂就可以安装成功!
安装完成,转换一个ONNX格式的模型为IR格式(xml/bin)文件,以Pytorch的ResNet18为例,先转换为ONNX,代码如下:model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
model.cpu()
dummy_input1 = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, (dummy_input1), "resnet_model.onnx", verbose=True)
然后直接运行命令行就可以转换IR格式文件,截图如下:
模型下载
安装完成Dev Tools之后,下载模型,只要执行命令行即可:举例如下:
omz_downloader --name person-detection-0200
表示下载模型person-detection-0200是一个轻量化的人脸检测模型。omz_downloader支持的参数:--all表示下载全部模型,建议别这么干!
--name 下载一个或者多个指定名称的模型,推荐这么干!
--precisions 表示下载的模型精度参数,支持FP32/FP18/INT8
对比之前Python版本的SDK,好用了不少,最明显的感受就是不用读输入输出,然后一堆设置了,对单个输入输出的网络,调用就特别的简洁更方便!开发者更加容易上手!上面我已经成功转换一个pytorch图像分类模型为IR格式,现在就可以使用它,基于OpenVINO2022版本最新Python SDK部署调用,实现代码如下:
#加载标签数据
withopen('imagenet_classes.txt')asf:
labels=[line.strip()forlineinf.readlines()]
defresnet_demo():
ie=Core()
#model=ie.read_model(model="resnet_model.onnx")
model=ie.read_model(model="resnet_model.xml")
compiled_model=ie.compile_model(model=model,device_name="CPU")
output_layer=compiled_model.output(0)
means=np.zeros((224,224,3),dtype=np.float32)
means[:,:]=(0.485,0.456,0.406)
dev=np.zeros((224,224,3),dtype=np.float32)
dev[:,:]=(0.229,0.224,0.225)
image=cv.imread("D:/images/space_shuttle.jpg")
rgb=cv.cvtColor(image,code=cv.COLOR_BGR2RGB)
#resizetoMobileNetimageshape
input_image=cv.resize(src=rgb,dsize=(224,224))
blob_img=np.float32(input_image)/255.0
input_x=(blob_img-means)/dev
input_x=input_x.transpose((2,0,1))
input_x=np.expand_dims(input_x,0)
print(input_x.shape)
result_infer=compiled_model([input_x])[output_layer]
result_index=np.argmax(result_infer)
cv.putText(image,labels[result_index],(20,50),cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.0,(0,0,255),2)
cv.imshow("OpenVINO2022+PythorchResNet18",image)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
if__name__=="__main__":
resnet_demo()
审核编辑 :李倩
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原文标题:OpenVINO2022 Dev Tools安装与使用
文章出处:【微信号:CVSCHOOL,微信公众号:OpenCV学堂】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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