无人机上仅使用CPU实时运行Yolov5(OpenVINO实现)（上篇）

最新推荐文章于 2024-10-27 15:55:12 发布
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#人工智能

本文介绍了如何在Intel平台上利用OpenVINO工具包部署Yolov5目标检测算法，通过详细步骤展示了从安装OpenVINO到转换和运行Yolov5模型的过程，强调了IntelCPU在实时性方面的优势以及OpenVINO对NUC平台的支持。

Intel CPU在运行视觉导航等算法时实时性要优于Nvidia等平台，如Jetson Tx2，NX。而Nvidia平台在运行深度学习算法方面具有很大优势，两种平台各有利弊。但是，Intel OpenVINO的推出允许NUC平台实时运行深度学习模型，如目前最流行的目标检测程序Yolov5，这样就太好了，仅使用Intel无人机平台就可以完成各种任务。本教程将教你用Prometheus在Intel无人机平台部署Yolov5目标检测。

先来个速度测试，仅使用Intel CPU，没有模型压缩与剪枝等算法，也不依赖其他任何加速硬件。

一、安装OpenVINO

官网教程：

https://docs.openvinotoolkit.org/latest/openvino_docs_install_guides_installing_openvino_linux.html

1. 下载安装包

地址：

https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/openvino-toolkit/download.html?operatingsystem=linux&distributions=webdownload&version=2021%203%20(latest)&options=offline

2. 如果之前安装过openvino，重命名或删除以下文件：

~/inference_engine_samples_build
~/openvino_models

3. 打开终端，解压安装包并进入解

最低0.47元/天 解锁文章
YOLOv5 windows CPU搭建
gjyntyyx的博客
07-16 2513
进入requirements.txt文件，复制第二行代码pip install -r requirements.txt，到终端中运行。打开cmd窗口，输入conda create -n yolov5 python=3.10，创建新的环境，避免配置时出错影响其他环境。如果该文件夹出现下列两个图片，则代表yolov5网络copy成功，后续可以尝试训练自己的数据集。可以在下面网站中下载作者训练好的权重文件，不同权重的识别效果不同，训练对应权重的时间也不同。选择解释器路径为刚创建的虚拟环境解释器。
在CPU上跑yolov5（详细步骤+适合入门）
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AMOVLAB(阿木实验室)
05-27 2181
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openvino 使用 yolov5模型
青空coding
11-12 5842
大家好，我是青空 最近在折腾了一个yolov5的模型，然后想使用在openvino上使用。 Unknown model format! Cannot find reader for model format: onnx and read the model: last.onnx. Please check that reader library exists in your PATH.
在CPU上跑yolov5【2】
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02-16 1308
比如这边显示的是cp37-cp37m-win_amd64，所以我下载opencv_python-3.4.10.37-cp37-cp37m-win_amd64.whl并放在C:\Users\Berries目录下【放在哪个目录下取决于conda info -e中对应环境在哪个目录下，】，然后在对应环境执行pip install opencv_python-3.4.10.37-cp37-cp37m-win_amd64.whl，再看import cv2不报错了。进行pip操作的时候，一定要关闭vpn！
无人机上仅使用CPU实时运行Yolov5(OpenVINO实现)（下篇）
AI研究院
06-15 2115
从上面的实验数据来看，yolov5的帧率随着i3,i5,i7的增加而增加，随着7代，8代，9代CPU的增加而增加，随着电脑主频1.1GHz，1.6GHz，2.4GHz增加而增加。​上期中我们讲了Yolov5的前两节环境配置及简单运行，在本期中我们带来后面两节在不同处理器下的实验数据及如何训练自己的模型。为了查看Yolov5在不同设备上的延迟与效果，下面我们对Inter的i3、i5、i7三种处理器在同样的环境下做了实验。是自定义名称，我们这次标注的数据集仅有这2个类别。两个文件夹之后，我们就可以训练。
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C# yolov8 OpenVINO+ByteTrack Demo.rar
05-29
综上所述，"C# yolov8 OpenVINO+ByteTrack Demo"项目是一个集成了C#编程、OpenVINO推理引擎、YOLOv8目标检测和ByteTrack追踪算法的综合性示例，旨在帮助开发者理解和实践在C#环境中实现高效的目标检测与追踪应用。...
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openvino版yolov5.zip
09-27
总之，结合OpenVINO的YOLOv5可以实现高性能的目标检测应用，尤其适合于需要实时性和高效率的场景，如智能安防、自动驾驶、无人机监测等。通过深入理解OpenVINO的工作原理和YOLOv5的架构，开发者可以更好地优化模型，...
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yolov8s-detect-openvino-model.rar
10-25
当YOLOv8s-Detect模型与OpenVINO结合时，可以极大地提升目标检测的应用效率，尤其适合于边缘计算和嵌入式设备，例如无人机、自动驾驶汽车、安防监控等领域。 在实际操作中，首先需要将YOLOv8s-Detect模型转换为Open...
openVINO部署YOLOv5
xuider的博客
11-13 9226
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 本人第一次接触openvion部署，因工作需要，需要一款CPU加速工具去部署我们的模型。在网上翻箱倒柜找到了这个openvion。本着对工作严谨认真的态度，我努力研究了一早上，下午开始准备干的时候，这个时候才发现噩梦才刚刚开始。 话不多说，咋们直接开始从头来搞一遍。 记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，
yolov5_cpp_openvino:用c++实现了yolov5使用openvino的部署
04-30
c++实现yolov5的OpenVINO部署 本文介绍了一种使用c++实现的,使用OpenVINO部署yolov5的方法. 此方法在2020年9月结束的极市开发者榜单中取得后厨老鼠识别赛题第四名. 2020年12月,注意到yolov5有了许多变化,对部署流程重新进行了测试,并进行了整理. 希望能给需要的朋友一些参考,节省一些踩坑的时间. 2021.2.27 注意到yolov5更新了4.0版本的release,该仓库不能直接使用，请git reset到v3.1对应的版本下使用. 如果有改好的兼容4.0版本的实现，欢迎提merge. 模型训练 1. 首先获取yolov5工程 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git 本文编辑的时间是2020年12月3日,官方最新的releases是v3.1,在v3.0的版本中,官网有如下的声明 Au
【Yolov5】深度模型进行训练-CPU版
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02-22 2390
【代码】【Yolo5】深度模型进行训练-CPU版。
在CPU上跑YOLOv5【3】——让yolov5跑起来
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发布的前两篇笔记主要是我再安装配置环境方面遇到的坑的总结，（其实在发布完后，运行detect.py还是遇到了不少错误）。今天第一次让detect.py顺利跑起来了！总结一下整个过程。(其实我也有很多概念还不是很清楚，只是先记录一下成功的方法，方便回顾)先放一张detect.py运行成功截图：1、在git上将前面笔记说的yolov5项目压缩包下载好后，解压缩到自己指定的文件夹中，用Pycharm打开；2、python解释器，File->Settings->
【零基础玩转yolov5】yolov5训练自己的数据集（CPU训练+GPU训练）
罅隙的博客
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2022年最新最全的yolov5训练自己的数据集教程，零基础的小白也可以快速上手。
当YOLOv5遇见OpenVINO
喜欢打酱油的老鸟
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1YOLOv5网络 YOLOv5 于2020年6月发布！一经推出，便得到CV圈的瞩目，目前在各大目标检测竞赛、落地实战项目中得到广泛应用。 YOLOv5在COCO上的性能表现： YOLOv5代码链接：https://github.com/ultralytics/yolov5 YOLOv5一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x，其中性能依次增强。比如YOLOv5s模型参数量最小，速度最快，AP精度最低；YOLOv5x模型参数量最大，...
在CPU上进行完整版yolov5项目跟练记录
m0_59737255的博客
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接下来选择模型，由于数据集样本较少，所以选择精度更高的yolov5l，将yolov5-master\models路径下的yolov5l也复制进yolov5-master\catndog目录下，并重命名为yolov5l_cat.yaml。将yolov5-master\data路径下找到128.yaml文件，复制到yolov5-master\catndog目录下，为方便理解，将其重命名为cat.yaml。显卡匹配：我的设备是核显，没有独显，所以也用不了CUDA，因此选择在CPU上跑yolov5。
yolov5使用openvino量化
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需要将best_openvino中的.yaml文件copy到量化后的int8_openvino_model中，并重命名为int8.yaml,如果目录中已经有了int8.yaml则不用移动。可以将yolov5中models路径下的common.py里的第700行左右的shape1修改成shape1=[640,640],重新运行。，我将其命名为yolov5_pot_int8.py。
YoloV5训练自己的数据集(CPU与GPU)
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yangjunsheng04的博客
10-27 1834
第一个是权重的文件，这个官网下载就行，然后的哥是咱们修改的第二个地方的路径，第三个是第一个修改的路径，这里都是使用的相对路径。第四个是训练的轮数，轮数越多训练的模型也越精确，第五个是batch-size，第六个是看你的设备用cpu跑还是GPU跑，我这里用的GPU就是0，默认应该是cpu。然后我们可以使用detect代码来试试模型的准确率，修改两个地方，第一个是你选择的权重文件地址，就是你训练的最好的模型就行，第二个是你预测图片的位置。我这里有很多，因为已经经过教程下载了yolov5所需的包了。
yolov5，如何使用CPU/GPU运行——安装环境及依赖（详细，简单易懂）
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11-16 2万+
yolov5很适合作为计算机视觉入门项目，但是在自己修改模型之前，项目的导入、配置对初学者来说，是一个比较繁琐的过程。博主这篇博客希望能够对初入项目领域的初学者起到一些帮助，希望能够在配置环境，安装依赖的过程中，起到参考作用。有任何问题，可以在评论区留言。t=N7T8。
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