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OpenVINO?

 

  • OpenVINO는 Intel에서 개발한 크로스 플랫폼이다.
  • Pytorch, TF, ONNX 등의 딥러닝 프레임워크 모델을 Intel device에 최적화된 모델로 변환해 준다.
  • 주로 Intel CPU 장비에서 Inference 할 목적으로 사용.

 

OpenVINO 설치

간단하게 아래 CLI로 설치 가능하다.

pip install openvino-dev>=2023.0

 

 

YOLOv8 Convert

2023.07.21 - [DeepLearning/YOLO] - [YOLOv8] YOLOv8 install windows 10

 

[YOLOv8] YOLOv8 install windows 10

YOLOv8 설치 정리 https://github.com/ultralytics/ultralytics GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite - GitHub - ultralytics/ultra

wjs7347.tistory.com

 

  • 앞서 설치한 YOLOv8에서 OpenVINO 모델로 Export 할 수 있다.

 

from ultralytics import YOLO
import cv2

model = YOLO('yolov8n.pt')		# pytorch model load
model.export(format='openvino')		# openvino format으로 export

 

 

export 결과
생성된 OpenVINO 모델

 

  • export가 성공하면 "yolov8n_openvino_model' 경로가 자동으로 생성.
  • 폴더 안에 .yaml, .bin, .xml 3개의 파일로 OpenVINO 모델이 생성된다.

 

Inference

  • Convert와 마찬가지로 yolov8 라이브러리를 사용하여 OpenVINO 모델로 추론할 수 있다.

 

from ultralytics import YOLO
import cv2


ov_model = YOLO('yolov8n_openvino_model/')		# openvino model load

image_path = 'D:/YOLOv8/test_image.jpg'

result = ov_model(image_path)

result_plotted = result[0].plot()
cv2.imshow("result", result_plotted)
cv2.waitKey(0)

 

결과

 

 

 

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