YOLOv5 CPU实时的实例分割教程-它来了！_windows实例分割cpu、c++、yolo

一个不知名大学生，江湖人称菜狗
original author: jacky Li
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Time of completion：2023.1.6
Last edited: 2023.1.6

YOLOv5 CPU实时的实例分割教程-它来了！

简介

前不久，ultralytics发布了一个yolov5 7.0版本，在这个版本中，隆重推出了yolov5的seg版本，也就是实例分割版本。

也是奔着吃瓜要热乎的原则，立马上手尝试了一下，发现这个版本的mask回归头设计，还真的很高效。事实上在mask AP上的指标也不错！关键是速度快，可以在CPU下跑到realtime，还要啥自行车呢？

时至2023年，终于迎来了在CPU上实时跑实例分割的时代。

实测了一下，在目标笔记多的时候，也可以以将近60ms的速度跑在CPU上，同时精度看起来也还不错。

单人场景下也可以跑的很快。

但是今天我们要做的事情不是就这样跑一下，而是要导出到ONNX，用ONNXRuntime来推理。

首先导出yolov5的实例分割模型：

python export.py --weights ~/Downloads/yolov5s-seg.pt --include onnx

这一步比较简单，导出来的onnx如下：

如果你嫌麻烦，也可以直接转到文末的代码专区，可以直接获取到onnx文件，并且推理脚本都有。

使用ONNXRuntime推理YOLOv5-seg

接下来就是拿到这个seg模型，用onnxruntime来推理。

你需要知道的是，在yolov5-seg模型中，使用协方差与原型图来进行mask的预测，也就是说，在你的pred里面，输出的维度实际上是117. 它包括：

4 + 1 + 80 + 32

其中32就是mask的协方差系数。

与此同时，还有另外一个分支输出掩码，通过协方差与掩码的乘积，就可以知道mask的具体输出。

ONNXRuntime推理结果

接下里就是onnxruntime推理，直接上代码：

def detect(image):
    im, ratio, (dw, dh) = letterbox(image, img_size, stride=32, auto=False)
    im /= 255.0
 
    print_shape(im)
 
    inputs = {model.get_inputs()[0].name: im}
    pred, proto = model.run(None, inputs)
    pred = pred.reshape([1, -1, 4 + 1 + classes + 32])
    pred = torch.as_tensor(pred)
    proto = torch.as_tensor(proto)
    print_shape(pred, proto)
 
    pred = non_max_suppression(
        pred, conf_thres, iou_thres, None, agnostic_nms, max_det=max_det, nm=32
    )
 
    # Process predictions
    for i, det in enumerate(pred):  # per image
        if len(det):
            masks = process_mask(
                proto[i], det[:, 6:], det[:, :4], im.shape[2:], upsample=True
            )  # HWC
            det[:, :4] = scale_boxes(
                im.shape[2:], det[:, :4], image.shape
            ).round()  # rescale boxes to im0 size
            segments = reversed(masks2segments(masks))
            segments = [
                scale_segments(im.shape[2:], x, image.shape, normalize=False)
                for x in segments
            ]
 
            boxes = det[:, :4]
            labels = det[:, 5]
            scores = det[:, 4]
            # print(boxes)
            # print(scores)
            image = visualize_det_cv2_part(image, scores, labels, boxes)
            image = vis_segments_mask(image, segments)
    return image

输出结果：

作者有言

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