OpenVINOを使用した具体的なコード

OpenVINOを使用して推論を行う具体的なコード例を示します。ここでは、Pythonを使用してOpenVINOの推論エンジンを設定し、モデルを読み込んで推論を実行する手順を説明します。

必要な準備

  1. OpenVINOのインストール: まず、OpenVINOをインストールします。インストール方法は公式のインストールガイドに従います。以下は、インストール手順の要点です。

    • Intelの公式サイト からOpenVINO Toolkitをダウンロードし、インストールします。
    • インストール後、環境変数を設定してOpenVINOのツールやライブラリにアクセスできるようにします。

  2. モデルの準備: 推論を行いたいモデルを準備します。ここでは、OpenVINOがサポートする形式（ONNX、TensorFlowなど）に変換する必要があります。

  3. Python環境のセットアップ: PythonでOpenVINOを使用するための環境をセットアップします。これには、openvinoパッケージが必要です。

Pythonでの推論の実行例

以下は、Pythonを使用してOpenVINOを介して推論を行う簡単な例です。

python
import cv2
import numpy as np
from openvino.inference_engine import IECore

# モデルと入力画像のパス
model_xml = 'path_to_your_model.xml'
model_bin = 'path_to_your_model.bin'
image_path = 'path_to_your_input_image.jpg'

# OpenVINOの推論エンジンを初期化
ie = IECore()

# モデルを読み込む
net = ie.read_network(model=model_xml, weights=model_bin)

# デバイスに最適化されたモデルをロード
exec_net = ie.load_network(network=net, device_name='GPU')

# 入力画像の読み込みと前処理
input_image = cv2.imread(image_path)
input_image = cv2.resize(input_image, (input_shape[3], input_shape[2]))  # 必要ならばリサイズ

# 入力画像の形式をモデルに合わせて変更
input_blob = next(iter(net.input_info))
input_image = input_image.transpose((2, 0, 1))  # HWC -> CHW
input_image = input_image.reshape((1,) + input_image.shape)  # バッチサイズを追加

# 推論を実行
outputs = exec_net.infer(inputs={input_blob: input_image})

# 出力を処理
output_blob = next(iter(outputs))
output_data = outputs[output_blob]

# 結果の処理
# ここで推論結果を使用した処理（可視化、保存、後処理など）を行います

# メモリの解放
del exec_net

この例では、以下の手順が含まれています。

  • IECoreを使用して、OpenVINOの推論エンジンを初期化します。
  • read_networkでモデルを読み込みます。model_xmlとmodel_binはモデルのXMLとBINファイルのパスです。
  • load_networkでモデルをGPUに最適化してロードします。
  • 入力画像を読み込んで、モデルの入力形式に合わせて前処理を行います。
  • inferメソッドを使って推論を実行します。
  • 推論結果はoutputsに格納され、必要に応じて後処理を行います。

この例は、推論を行うための基本的な流れを示しています。実際のアプリケーションに応じて、入力画像の前処理や推論結果の後処理を適切にカスタマイズする必要があります。

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Posted by ぼっち