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      YOLOX目標檢測模型的推理部署

      OpenCV學堂 ? 來源：OpenCV學堂 ? 作者：gloomyfish ? 2022-04-16 23:00 ? 次閱讀
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      YOLOX目標檢測模型

      曠視科技開源了內(nèi)部目標檢測模型-YOLOX，性能與速度全面超越YOLOv5早期版本!

      fd7acd32-bc50-11ec-aa7f-dac502259ad0.png

      如此神奇原因在于模型結構的修改，下圖說明了改了什么地方：

      fd89a5b4-bc50-11ec-aa7f-dac502259ad0.png

      把原來的耦合頭部，通過1x1卷積解耦成兩個并行的分支，經(jīng)過一系列處理之后最終取得精度與速度雙提升。實驗對比結果如下：

      fd9a396a-bc50-11ec-aa7f-dac502259ad0.png

      論文與代碼模型下載地址： 
      https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdfhttps://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX

      ONNX格式模型轉與部署

      下載YOLOX的ONNX格式模型（github上可以下載） 
      https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/tree/main/demo/ONNXRuntimehttps://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/releases/download/0.1.1rc0/yolox_s.onnx

      下載ONNX格式模型，打開之后如圖：

      fdab5c7c-bc50-11ec-aa7f-dac502259ad0.png

      輸入格式：1x3x640x640，默認BGR，無需歸一化。輸出格式：1x8400x85
      官方說明ONNX格式支持OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT三種方式，而且都提供源碼，官方提供的源碼參考如下： 
      https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/tree/main/demo
      本人就是參考上述的代碼然后一通猛改，分別封裝成三個類，完成了統(tǒng)一接口，公用了后處理部分的代碼，基于本人筆記本的硬件資源與軟件版本： 
      -GPU 3050Ti-CPU i7 11代-OS：Win10 64位-OpenVINO2021.4-ONNXRUNTIME：1.7-CPU-OpenCV4.5.4-Python3.6.5-YOLOX-TensorRT8.4.x
      在三個推理平臺上測試結果如下：

      fdb887bc-bc50-11ec-aa7f-dac502259ad0.png

      運行截圖如下：onnxruntime推理

      fdc4c9d2-bc50-11ec-aa7f-dac502259ad0.png

      OpenVINO推理

      fde1d216-bc50-11ec-aa7f-dac502259ad0.png

      TensorRT推理 - FP32

      fdf9d622-bc50-11ec-aa7f-dac502259ad0.png

      轉威FP16

      fe1134ac-bc50-11ec-aa7f-dac502259ad0.png

      TensorRT推理 - FP16

      fe239098-bc50-11ec-aa7f-dac502259ad0.png

      總結

      之前我寫過一篇文章比較了YOLOv5最新版本在OpenVINO、ONNXRUNTIME、OpenCV DNN上的速度比較，現(xiàn)在加上本篇比較了YOLOX在TensorRT、OpenVINO、ONNXRUNTIME上推理部署速度比較，得到的結論就是： 
      CPU上速度最快的是OpenVINOGPU上速度最快的是TensorRT
      能不改代碼，同時支持CPU跟GPU推理是ONNXRUNTIMEOpenCV DNN毫無意外的速度最慢（CPU/GPU）

      原文標題：YOLOX在OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT上面推理部署與速度比較

      文章出處：【微信公眾號：OpenCV學堂】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

      審核編輯：湯梓紅
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      原文標題：YOLOX在OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT上面推理部署與速度比較

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