时隔一年，终于还是对 YOLOX 之 Openvino 出手啦

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文章目录

- 前言：时隔一年，终于还是对 YOLOX 之 Openvino 出手啦
- YOLOX 环境搭建
- YOLOX pytorch2onnx
- - - pytorch2onnx 模型转换
    - onnx_inference 运行效果如下
- YOLOX openvino
- - - Convert model 命令解析
    - 默认 –data_type FP32
    - 指定 –data_type FP16
    - 顺利跑通阶段一：onnx2openvino 转换
    - 顺利跑通阶段二：openvino 推理
    - python openvino_inference.py 参数解析【冗余章节】
    - onnx2openvino + openvino_inference.py 运行
    - `openvino_inference.py yolox_s.onnx 推理成功`
- 简单的代码分析
- YOLO 系列推荐博文参考顺序【只看一篇就够用】
- - - YOLO 理论讲解学习篇
    - Yolov5 系列
    - YOLOX 系列
    - Yolov3 系列
    - 持续补充更新
- ❤️ 人生苦短，欢迎和墨理一起学AI

前言：时隔一年，终于还是对 YOLOX 之 Openvino 出手啦

YOLOX 系列时隔一年，终于还是对 YOLOX 之 Openvino 出手啦，本博主核心内容

YOLOX pytorch、onnx、Openvino 环境搭建
pytorch2onnx 模型转换、推理
onnx2Openvino 模型转换、推理
YOLOX （pytorch）模型转onnx转Openvino之运行推理【YOLOX 实战五】【一文读懂】

YOLOX 环境搭建

git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.gitcd YOLOXconda create -n torchYolo python=3.8.5conda activate torchYolo pip3 install -r requirements.txtpython3 setup.py develop

YOLOX pytorch2onnx

有一定自学能力的同学，直接参考官方文档即可

https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/tree/main/demo/ONNXRuntime

pytorch2onnx 模型转换

onnx 相关库安装，主要就是下面这俩，缺什么补什么就可以了

pip install onnx  -i https://pypi.douban.com/simple/pip install onnxruntime  -i https://pypi.douban.com/simple/

运行命令如下

## 进入 YOLOX 源码## yolox_s.pth 需要手动下载，我放置在了上一层目录，你也可以直接放在当前目录python3 tools/export_onnx.py --output-name yolox_s.onnx -f exps/default/yolox_s.py -c ../yolox_s.pth## 运行输出如下，目录下可以看到 yolox_s.onnx，推理会用2022-08-10 01:31:32.406 | INFO     | __main__:main:64 - args value: Namespace(batch_size=1, ckpt='../yolox_s.pth', decode_in_inference=False, dynamic=False, exp_file='exps/default/yolox_s.py', experiment_name=None, input='images', name=None, no_onnxsim=False, opset=11, opts=[], output='output', output_name='yolox_s.onnx')2022-08-10 01:31:32.695 | INFO     | __main__:main:88 - loading checkpoint done.2022-08-10 01:31:36.690 | INFO     | __main__:main:101 - generated onnx model named yolox_s.onnx2022-08-10 01:31:37.982 | INFO     | __main__:main:117 - generated simplified onnx model named yolox_s.onnx

运行截图如下

onnx_inference 运行效果如下

官方真的写的很详细了

python3 onnx_inference.py -m yolox_s.onnx -i ../../assets/dog.jpg -o ./ -s 0.3 --input_shape 640,640

运行截图如下

dog.jpg ：看图久了，这只 dog 我最熟悉了，O(∩_∩)O哈哈~

YOLOX openvino

貌似安装这个库就可，依赖一堆，会自动安装

pip install openvino-dev -i https://pypi.douban.com/simple/

Convert model 命令解析

python3 mo.py --input_model <ONNX_MODEL> --input_shape <INPUT_SHAPE> [--data_type FP16]# 对应命令如下   python3 mo.py --input_model yolox_s.onnx --input_shape [1,3,640,640] -o ./yolox --data_type FP16

默认 –data_type FP32

运行命令

## 不设置 --data_type  则默认就是 --data_type FP32python3 mo.py --input_model yolox_s.onnx --input_shape [1,3,640,640] -o ./yolox

运行输出如下

python3 mo.py --input_model yolox_s.onnx --input_shape [1,3,640,640] -o ./yoloxModel Optimizer arguments:Common parameters:- Path to the Input Model: /home/u18/Desktop/project/openvino-master/tools/mo/openvino/tools/mo/yolox_s.onnx- Path for generated IR: /home/u18/Desktop/project/openvino-master/tools/mo/openvino/tools/mo/./yolox- IR output name: yolox_s- Log level: ERROR- Batch: Not specified, inherited from the model- Input layers: Not specified, inherited from the model- Output layers: Not specified, inherited from the model- Input shapes: [1,3,640,640]- Source layout: Not specified- Target layout: Not specified- Layout: Not specified- Mean values: Not specified- Scale values: Not specified- Scale factor: Not specified- Precision of IR: FP32  ## 可以看到 默认就是 --data_type FP32- Enable fusing: True- User transformations: Not specified- Reverse input channels: False- Enable IR generation for fixed input shape: False- Use the transformations config file: NoneAdvanced parameters:- Force the usage of legacy Frontend of Model Optimizer for model conversion into IR: False- Force the usage of new Frontend of Model Optimizer for model conversion into IR: FalseOpenVINO runtime found in: /home/u18/anaconda3/envs/torch385/lib/python3.8/site-packages/openvinoOpenVINO runtime version: 2022.1.0-7019-cdb9bec7210-releases/2022/1Model Optimizer version: 2022.1.0-7019-cdb9bec7210-releases/2022/1[ SUCCESS ] Generated IR version 11 model.[ SUCCESS ] XML file: /home/u18/Desktop/project/openvino-master/tools/mo/openvino/tools/mo/yolox/yolox_s.xml[ SUCCESS ] BIN file: /home/u18/Desktop/project/openvino-master/tools/mo/openvino/tools/mo/yolox/yolox_s.bin[ SUCCESS ] Total execution time: 0.62 seconds. [ SUCCESS ] Memory consumed: 141 MB.

运行截图如下

模型大小 35M

lsyolox_s.bin  yolox_s.mapping  yolox_s.xml(torch385) u18@ubuntu:~/Desktop/project/openvino-master/tools/mo/openvino/tools/mo/yolox$ du -sh35M.

指定 –data_type FP16

python3 mo.py --input_model yolox_s.onnx --input_shape [1,3,640,640] -o ./yolox --data_type FP16python3 mo.py --input_model yolox_s.onnx --input_shape [1,3,640,640] --data_type FP16 --output_dir converted_output

模型大小 18M

cd yolox/(torch385) u18@ubuntu:~/Desktop/project/openvino-master/tools/mo/openvino/tools/mo/yolox$ du -sh18M.

顺利跑通阶段一：onnx2openvino 转换

## 最终我这里顺利跑通 转换 和 推理，命令如下pwd/home/u18/Desktop/project/openvino-master/tools/mo/openvino/tools/mo   # 执行命令如下   python3 mo.py --input_model yolox_s.onnx --input_shape [1,3,640,640] --data_type FP16 --output_dir converted_output

顺利跑通阶段二：openvino 推理

pwd/home/u18/Desktop/project/yoloX/YOLOX-main/demo/OpenVINO/python# 转换得到的 OpenVINO 模型 copy 到当前目录cp /home/u18/Desktop/project/openvino-master/tools/mo/openvino/tools/mo/converted_output/ -r .# 执行命令如下python openvino_inference.py -m ./converted_output/yolox_s.xml -i ../../../assets/dog.jpg     or    python openvino_inference.py -m ./converted_output/yolox_s.xml -i ../../../assets/dog.jpg -o './' -s 0.5 -d 'CPU'

openvino 推理运行截图

python openvino_inference.py 参数解析【冗余章节】

python openvino_inference.py -m <XML_MODEL_PATH> -i <IMAGE_PATH> python openvino_inference.py -m ./converted_output/yolox_s.xml -i ../../../assets/dog.jpg

or 设置更多参数

python openvino_inference.py -m <XML_MODEL_PATH> -i <IMAGE_PATH> -o <OUTPUT_DIR> -s <SCORE_THR> -d <DEVICE>## 参数解析如下，cat openvino_inference.py 即可看明白  '-s',   '--score_thr',   type=float,   default=0.3,##python openvino_inference.py -m ./converted_output/yolox_s.xml -i ../../../assets/dog.jpg -o './' -s 0.5 -d 'CPU'

onnx2openvino + openvino_inference.py 运行

`openvino_inference.py yolox_s.onnx 推理成功`

openvino_inference.py 对于 onnx 模型也能够推理

简单的代码分析

    # ---------------------------Step 6. Prepare input---------------------------------------------------------------------    # image.shape# (3, 640, 640)# type(image)#     # ------------------------------------------------------------------------------------------------    origin_img = cv2.imread(args.input)    _, _, h, w = net.input_info[input_blob].input_data.shape    image, ratio = preprocess(origin_img, (h, w))    # ---------------------------Step 7. Do inference----------------------------------------------------------------------    log.info('Starting inference in synchronous mode')    res = exec_net.infer(inputs={input_blob: image})  #     # ---------------------------Step 8. Process output--------------------------------------------------------------------    res = res[out_blob]  #

值得注意的是：当前版本 openvino_inference.py 使用的 Inference Engine API 不是 OpenVINO Runtime API 2.0

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onnx_inference 运行效果如下

YOLOX openvino

Convert model 命令解析

默认 –data_type FP32

指定 –data_type FP16

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顺利跑通阶段二：openvino 推理

python openvino_inference.py 参数解析【冗余章节】

onnx2openvino + openvino_inference.py 运行

`openvino_inference.py yolox_s.onnx 推理成功`

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