Openvino IR模型推理段错误(Segment error)

本文探讨了在使用OpenVINO库进行Yolov5模型推理时遇到的SegmentError问题,原因在于模型输出层的变化导致解析错误。通过修改代码,作者指出了如何避免内存溢出,并介绍了针对不同输出层的处理方法。

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段错误(Segment error)一般解释为内存溢出导致的结果
参考 github 上开源的Openvino cpp 解释推理仓库代码,
在后期 Yolov5 模型训练完之后出现(Segment error)


因为原仓库代码使用的是 YolvoV5 3官方模型推理的结果,结果的输出层和现在最新的 Yolov5输出层有点不用,3layer->4layer,所以在结果推理的时候因为出现随机的map 数值,在出现负数的时候会导致代码中的循环片段无效。
在这里插入图片描述
在 detect.cp p代码片段为在这里插入代码片

    for (auto &output : _outputinfo) {

        auto output_name = output.first;
        Blob::Ptr blob = infer_request->GetBlob(output_name);
        parse_yolov5(blob,s[i],_cof_threshold,origin_rect,origin_rect_cof);
        ++i;
    }

扩展为:

    static int _i = 0;
    for (auto &output : _outputinfo) {
        std::cout << ++_i << std::endl;
        if (_i == 4) {
            continue;
        }
        auto output_name = output.first;
        Blob::Ptr blob = infer_request->GetBlob(output_name);
        parse_yolov5(blob,s[i],_cof_threshold,origin_rect,origin_rect_cof);
        ++i;
    }

上述代码中 i 和 _i 是不同的两个定义
i 是上面代码中 s 数组的x*x的数组
而 _i 就是表示跳过第四次产生的随机数组导致的内存溢出。
在这里插入图片描述

### 将 YOLOv8 模型部署到 OpenVINO 并优化其性能 #### 转换模型OpenVINO IR 格式 为了将 YOLOv8 模型成功部署到 OpenVINO,第一步是将其从原始的 `.pt` 文件转换为 OpenVINO 支持的 Intermediate Representation (IR) 格式。此过程可以通过 `ultralytics` 库中的 `export` 方法完成[^1]。 ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练的 YOLOv8 模型 model = YOLO("best4.pt") # 导出模型OpenVINO IR 格式 model.export(format="openvino") ``` 上述代码会生成一个名为 `yolov8n_openvino_model/` 的文件夹,其中包含了经过转换后的模型文件。 --- #### 使用 OpenVINO 推理引擎加载模型 一旦模型被导出为 OpenVINO IR 格式,就可以通过指定任务类型来加载它。对于目标分割任务,需设置参数 `task='segment'` 来初始化模型实例。 ```python # 加载已转换的 OpenVINO 模型并指定任务为分割 ov_model = YOLO("best4_openvino_model/", task="segment") ``` 这一步骤确保了模型能够适配特定的任务需求,并充分利用 OpenVINO 提供的硬件加速功能[^2]。 --- #### 利用 OpenVINO 进行性能优化 OpenVINO 是一种强大的工具包,旨在提升 AI 模型在不同硬件平台上的推理速度和效率。以下是几种常见的优化方法: 1. **多线程配置** 可以调整 OpenVINO 中的线程数以适应具体的硬件环境。例如,在 CPU 设备上启用超线程技术可能显著提高吞吐量。 ```python from openvino.runtime import Core core = Core() device_name = "CPU" config = {"PERFORMANCE_HINT": "THROUGHPUT", "INFERENCE_NUM_THREADS": 8} compiled_model = core.compile_model(ov_model, device_name, config) ``` 2. **半精度浮点计算 (FP16)** 如果硬件支持 FP16 数据格式,则可以在模型转换阶段选择该选项以减少内存占用并加快运算速度。 3. **异步推断模式** 对于高并发场景下的实时应用,建议采用异步方式执行推理操作,从而最大化资源利用率。 ```python infer_request = compiled_model.create_infer_request() infer_request.start_async(inputs={"input_tensor": input_data}) infer_request.wait() # 等待当前请求完成后继续处理下一个输入数据 output = infer_request.get_output_tensor().data ``` --- #### 基于 C# 和 OpenVINO 部署 YOLOv8 除了 Python 外,还可以借助 OpenVINO™ 的 C# API 完成跨平台开发工作流。这种方法特别适合那些希望构建桌面应用程序或者嵌入式系统的开发者群体[^3]。 需要注意的是,随着官方文档和技术博客不断更新迭代,某些旧版本接口可能会逐渐被淘汰。因此,在实际编码之前务必查阅最新的 SDK 文档资料确认具体实现细节。 --- ### 结论 综上所述,YOLOv8 与 OpenVINO 的集成不仅简化了复杂神经网络架构向生产环境迁移的过程,还提供了丰富的调优手段帮助用户获得更佳的实际表现效果。无论是针对云端服务器还是边缘端设备的应用场景,都可以找到合适的解决方案满足业务需求。 ---
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