YOLOv10在CPU上也能实现50+FPS推理—使用OpenVINO C++部署YOLOv10
💡
原文中文，约10800字，阅读约需26分钟。
📝
内容提要
英特尔发布OpenVINO™工具套件，加速计算机视觉和深度学习应用开发。介绍了使用OpenVINO™ C++ API部署YOLOv10目标检测模型，并使用异步推理接口实现模型推理加速。YOLOv10通过消除非极大值抑制、优化模型架构和引入创新模块等策略，在保持高精度的同时降低计算开销，实现实时目标检测。
🎯
关键要点
- 英特尔发布OpenVINO™工具套件，加速计算机视觉和深度学习应用开发。
- OpenVINO™适用于从边缘到云的各种英特尔平台，帮助用户快速部署高性能应用。
- YOLOv10是清华大学提出的实时目标检测方法，通过消除NMS和优化模型架构降低计算开销。
- YOLOv10引入大核卷积和部分自注意模块，提高性能而不增加计算成本。
- YOLOv10提供多种模型尺寸以满足不同应用需求，包括超小型到超大型版本。
- YOLOv10在COCO数据集上实现了卓越的精度-延迟权衡。
- 项目开发环境包括Windows 11、Intel Core i7-1165G7、Visual Studio 2022和OpenVINO™ 2024.1.0。
- 使用OpenVINO™进行模型的INT8量化以提升推理速度。
- 数据预处理和结果后处理通过OpenCV实现，确保输入数据符合模型要求。
- 实现了同步推理和异步推理，异步推理显著提升了推理速度。
- 量化前后模型推理速度提升了1.5倍，异步接口下可实现50FPS的推理速度。
- 文章提供了完整的代码文件和模型获取方式，方便开发者使用。
➡️
