将您的模型从原始框架(如TensorFlow的.pb或PyTorch的.pth)转换为OpenVINO的中间表示(Intermediate Representation, IR)格式,这是优化的第一步。 python mo.py --input_model <model_path>.pb --input_shape [1,3,224,224] --output_dir --framework tf 四、使用Python API进行推理 OpenVINO提供了Python API,...
OpenVINO推理加速使用的是一种中间表示(IR)模型,其自带的模型优化器中也提供了ONNX模型转换成IR模型的脚本,在deployment_tools/model_optimizer路径下 运行模型转换脚本 cd <INSTALL_DIR>/deployment_tools/model_optimizer/ python3 mo.py --input_model <INPUT_MODEL>.onnx --output_dir <OUTPUT_MODEL_DIR> --...
配置推理引擎:配置OpenVino的推理引擎以使用异步推理。异步推理允许在处理一帧图像时同时进行下一帧的预处理,以提高整体推理速度。 加载模型和数据:在代码中加载转换后的模型和输入数据。确保将模型加载到适当的设备(如CPU、GPU、VPU等)上。 执行异步推理:在推理过程中,将输入数据传递给模型,并使用异步推理函数启动推理...
OpenVINO C++ SDK支持两种方式预测推理,分别是同步与异步模式,此外异步模式还支持Callback的方式实现后处理,这样对于实现推理流水线非常有用。代码片段如下: 同步推理,等待结果 this->infer_request.infer; 异步方式 + Callback auto restart_once =true;infer_request.set_callback([&, restart_once](std::exception...
2.1 Python接口示例 2.2 C++接口示例 2.3 预处理功能模块 2.4 旧版本迁移到新版本 三. 模型优化 3.1 模型优化 3.2 模型加密 四. 推理性能调优 4.1 推理性能指标 4.2 性能调优 4.3 异构模式 一. 概要介绍 1.1 OpenVINO 2.0介绍 该篇介绍OpenVINO 2.0主要原因是OpenVINO的API更新到2.0,对应的发布版本号是2022.1及以...
很多人都使用OpenVINO新版的C++或者Python的SDK,都觉得非常好用,OpenVINO2022之后的版本C++ SDK做了大量的优化与整理,已经是非常贴近开发的使用习惯与推理方式。与OpenCV的Mat对象对接方式更是几乎无缝对接,非常的方便好用。 导入头文件 一行代码就获取C++ SDK支持 ...
走异步的话,可以看到使用 MUTLI device plugin ,加载到多个设备上面异步做推理,会显著提高 FPS: 2.4 加载流程 具体实现: 以./benchmark_app \ -m alexnet.xml \ -i cat_1.png \ -api sync \ -d MULTI:CPU,GPU,MYRIAD 为例: 2.4.1 解析和验证输入 ...
异步推理参考网址: https://docs.openvino.ai/2023.1/ openvino_inference_engine_ie_bri dges_python_sample_c (复制链接到浏览器打开) 5. 后处理 后处理主要有两件事,第一是对输出的结果进行非极大抑制,第二是将抑制后的结果进行遍历处理掩膜。以下是一个简短的例子: ...
1.2.1OpenVINO异步推理Python API OpenVINOTM Runtime提供了推理请求(Infer Request)机制,来实现在指定的推理设备上以同步或异步方式运行AI模型。 在openvino.runtime.CompiledModel类里面,定义了create_infer_request()方法,用于创建openvino.runtime.InferRequest对象。
OpenVINO C++ SDK支持两种方式预测推理,分别是同步与异步模式,此外异步模式还支持Callback的方式实现后处理,这样对于实现推理流水线非常有用。代码片段如下: 同步推理,等待结果 this->infer_request.infer(); 异步方式+ Callback autorestart_once=true;infer_request.set_callback([&,restart_once](std::exception_pt...