YOLOv5 DeepSparse高效推理与性能测试实战教程

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分类专栏： YOLO极致优化实战 文章标签： YOLO 人工智能 机器学习 深度学习 剪枝
于 2025-07-23 14:04:37 首次发布
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YOLOv5 DeepSparse高效推理与性能测试实战教程

本教程面向已具备YOLOv5训练经验的开发者，系统讲解如何基于DeepSparse高效推理YOLOv5模型，并进行性能测试与优化。内容涵盖推理原理、annotate.py与benchmark.py实操、参数详解、加速技巧、可视化与常见问题排查。

完整代码见文末

1. DeepSparse推理原理简介

DeepSparse是专为稀疏模型（如剪枝/量化YOLOv5）设计的高性能CPU推理引擎，能充分利用稀疏性和现代CPU指令集（如VNNI），实现极致的推理加速。支持ONNX模型，兼容YOLOv5全流程。

2. 推理脚本annotate.py详解

annotate.py支持DeepSparse、ONNX Runtime、PyTorch三种推理后端，支持图片、视频、webcam多输入，支持批量推理、可视化、FPS统计、结果保存。

2.1 基本推理命令

python annotate.py yolov5-deepsparse/yolov5s-sgd-pruned-quantized/weights/best.onnx \
  --sour
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这一步主要是安装根据自己的硬件安装GPU驱动，下载CUDNN等，以往的文章已经介绍过多次，可以点击下面的图片跳转到对应文章查看(点击图片跳转)。DeepSparse：专为稀疏模型设计的CPU推理运行时，可以有效加速基于WSL2的Windows环境下的推理。OpenVINO：Intel的推理工具套件，用于CPU上的模型优化和加速，支持量化和多种硬件加速。可以使用官网下载的模型也可以使用自己训练好的模型。保持框架最新：确保使用的深度学习框架版本是最新的，以获得最新的优化和bug修复。
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