YOLO-V8 通过英特尔 OpenVINO 提高 CPU 推理速度

一、OpenVINO 加速 YOLO-V8 CPU 推理

在本专栏的前面几篇文章我们使用 YOLO-V8 进行了各种任务的实验，但是针对与推理速度一直使用的 PyTorch 的格式，并且很多情况下也是在 CPU 上推理的，实际运行速度其实不是非常的理想。而OpenVINO 是一款由英特尔推出的深度学习推理引擎，可以帮助开发者高效地在各种硬件平台上部署深度学习模型，特别是英特尔的 CPU 上，因此本文借助 OpenVINO 实现对 YOLO-V8 CPU 上的推理加速。

OpenVINO GitHub 地址：https://github.com/openvinotoolkit/openvino

关于 YOLO-V8 的介绍和使用，可以参考下面这篇文章：

https://xiaobichao.blog.csdn.net/article/details/137140038

本文使用 ultralytics 框架进行实验，而 ultralytics 框架针对格式的转换已经做好了封装，只需要通过 model.export 方法，便可以转到多种不同格式的模型，支持的格式如下：

格式	format	模型	元数据	论据
PyTorch	-	yolov8n.pt	✅	-
TorchScript	torchscript	yolov8n.torchscript	✅	imgsz, optimize, batch
ONNX	onnx	yolov8n.onnx	✅	imgsz, half, dynamic, simplify, opset, batch
OpenVINO	openvino	yolov8n_openvino_model/	✅	imgsz, half, int8, batch
TensorRT	engine	yolov8n.engine	✅	imgsz, half, dynamic, simplify, workspace, int8, batch
CoreML	coreml	yolov8n.mlpackage	✅	imgsz, half, int8, nms, batch
TF SavedModel	saved_model	yolov8n_saved_model/	✅	imgsz, keras, int8, batch
TF GraphDef	pb	yolov8n.pb	❌	imgsz, batch
TF 轻型	tflite	yolov8n.tflite	✅	imgsz, half, int8, batch
TF 边缘TPU	edgetpu	yolov8n_edgetpu.tflite	✅	imgsz
TF.js	tfjs	yolov8n_web_model/	✅	imgsz, half, int8, batch
PaddlePaddle	paddle	yolov8n_paddle_model/	✅	imgsz, batch
NCNN	ncnn	yolov8n_ncnn_model/	✅	imgsz, half, batch

下面过程使用的依赖版本如下：

shell 复制代码

ultralytics==8.1.37
opencv-python==4.7.0.68
openvino==2024.3.0
openvino-dev==2024.3.0
openvino-telemetry==2024.1.0

首先我的设备 CPU 是一款比较老的 i5-10300H ，使用 yolov8n.pt 模型实时推理速度，平均 FPS 只有 8.83，平均每帧模型推理速度 0.078s ，处理过程如下：

python 复制代码

import time

import cv2
import supervision as sv
from ultralytics import YOLO
from supervision.assets import download_assets, VideoAssets

# 如果不存在则下载视频
video_name = download_assets(VideoAssets.VEHICLES)
# 加载 YoloV8n 模型，如果不存在会自动下载
model = YOLO("yolov8n.pt")

# 初始化展现对象
corner_annotator = sv.BoxCornerAnnotator(
    corner_length=15,
    thickness=2,
    color=sv.Color(r=255, g=255, b=0)
)
# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture(video_name)
# 初始化计时器
prev_tick = cv2.getTickCount()
while True:
    # 循环读取每一帧
    ret, frame = cap.read()
    # 由于原视频帧比较大，方便处理和后面展现，缩小一些
    frame = cv2.resize(frame, (1280, 720))
    if not ret:
        break
    t = time.time()
    result = model(
        frame,
        device="cpu"
    )[0]
    use_time = time.time() - t
    detections = sv.Detections.from_ultralytics(result)
    # 绘制边框
    frame = corner_annotator.annotate(frame, detections=detections)
    # 计算帧率
    current_tick = cv2.getTickCount()
    fps = cv2.getTickFrequency() / (current_tick - prev_tick)
    prev_tick = current_tick
    cv2.putText(frame, ("FPS: {:.2f}".format(fps)) + ", USE_TIME: " + str(use_time), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1,
                (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('video', frame)
    cv2.waitKey(1)

下面将 yolov8n.pt 模型转为 OpenVINO 格式：

需要添加 openvino 依赖：

shell 复制代码

pip install openvino-dev -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

转换：

python 复制代码

from ultralytics import YOLO

# 加载 YoloV8n 模型，如果不存在会自动下载
model = YOLO("yolov8n.pt")

# 导出 openvino 模型
model.export(format="openvino", imgsz=[640,640])

可以在当前目录下看到导出的模型：

使用 OpenVINO 模型推理：

python 复制代码

import time

import cv2
import supervision as sv
from ultralytics import YOLO
from supervision.assets import download_assets, VideoAssets

# 如果不存在则下载视频
video_name = download_assets(VideoAssets.VEHICLES)

model = YOLO("yolov8n_openvino_model")
# 初始化展现对象
corner_annotator = sv.BoxCornerAnnotator(
    corner_length=15,
    thickness=2,
    color=sv.Color(r=255, g=255, b=0)
)
# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture(video_name)
# 初始化计时器
prev_tick = cv2.getTickCount()
while True:
    # 循环读取每一帧
    ret, frame = cap.read()
    # 由于原视频帧比较大，方便处理和后面展现，缩小一些
    frame = cv2.resize(frame, (1280, 720))
    if not ret:
        break
    t = time.time()
    result = model(
        frame,
        device="cpu"
    )[0]
    use_time = time.time() - t
    detections = sv.Detections.from_ultralytics(result)
    # 绘制边框
    frame = corner_annotator.annotate(frame, detections=detections)
    # 计算帧率
    current_tick = cv2.getTickCount()
    fps = cv2.getTickFrequency() / (current_tick - prev_tick)
    prev_tick = current_tick
    cv2.putText(frame, ("FPS: {:.2f}".format(fps)) + ", USE_TIME: " + str(use_time), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1,
                (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('video', frame)
    cv2.waitKey(1)

可以明显看到 FPS 由原先的 8.83 提高到 14.26 ，模型推理处理速度由之前 0.078s 降低到 0.039s 。