idc网站建设,怎么自己做一个网页链接,酒店线上营销方案,垫江集团网站建设#x1f3e1;博客主页#xff1a; virobotics(仪酷智能)#xff1a;LabVIEW深度学习、人工智能博主 #x1f384;所属专栏#xff1a;『仪酷LabVIEW目标检测工具包实战』 #x1f4d1;上期文章#xff1a;『仪酷LabVIEW OD实战(3)——Object Detectiononnx工具包快速… 博客主页 virobotics(仪酷智能)LabVIEW深度学习、人工智能博主 所属专栏『仪酷LabVIEW目标检测工具包实战』 上期文章『仪酷LabVIEW OD实战(3)——Object Detectiononnx工具包快速实现yolo目标检测』 本文由virobotics(仪酷智能)原创首发 欢迎大家关注✌点赞收藏⭐留言订阅专栏 文章目录 一、前言二、环境搭建2.1 部署本项目时所用环境2.2 LabVIEW工具包下载及安装 三、项目实战3.1 快速打开范例3.2 加载yolo模型实现推理3.2.1 实时检测推理3.2.2 实现图片集推理检测 四、工具包获取方式总结系列文章链接 一、前言
Hello大家好我是virobotics仪酷智能一个深耕于LabVIEW和人工智能领域的开发工程师。
上一篇文章给大家介绍了Object DetectionONNX工具包快速实现yolo目标检测今天我们给大家详细介绍一下Object DetectionOpenVINO工具包快速实现yolo目标检测。 二、环境搭建
2.1 部署本项目时所用环境 操作系统Windows系统64位 LabVIEW2018及以上 64位版本 VIPM 2021及以上版本 AI视觉工具包techforce_lib_opencv_cpu1.0.1.17及以上版本 OpenVINO工具包virobotics_lib_openvino1.0.0.29及以上版本 仪酷Object Detection工具包virobotics_lib_object_detection1.0.0.5及以上版本
2.2 LabVIEW工具包下载及安装
AI视觉工具包下载与安装参考 https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/123656523onnx工具包下载与安装参考 https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/130226410仪酷Object Detection工具包下载与安装参考 https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/132529219
三、项目实战
3.1 快速打开范例 双击打开LabVIEW在“Help”选项下找到“Find Examples…”单击打开。 打开范例查找器选择Directory Structure–VIRobotics AI Vision–Object Detection即可获取所有的范例。不同模型的范例放到了不同文件夹下。 以YOLOv5相关范例为例双击“yolov5”范例文件夹双击想要运行的vi若您电脑当前无法使用相机建议加载名字含有“imgs”的vi范例。
注意范例VI名字中带有onnx表示该范例使用ONNX工具包实现推理范例VI名字中带有openvino表示该范例使用OpenVINO工具包实现推理范例VI名字中带有trt表示该范例使用TensorRT工具包实现推理您可根据您目前已经安装的工具包来打开对应范例。范例VI中带有nivision表示使用NI VISION方式进行图像采集并实现推理如您预计使用官方NI VISION来采集图像则可使用此范例。不带有nivision则表示使用仪酷工具包进行图像采集或图像读取来实现推理。
若您电脑没有安装NI VISION工具包则在打开范例过程中会出现如下图所示弹窗一直点击“Ignore Item”即可或者直接点击Ignore All。
3.2 加载yolo模型实现推理 范例VI名字中带有openvino表示该范例使用OpenVINO工具包实现推理 3.2.1 实时检测推理
以yolov8为例其他范例相似快速打开范例双击yolov8文件夹双击yolov8_openvino.vi会直接打开前面板Front Panel可以选择切换加速方式如果您的电脑有intel的GPU则可以在运行范例前device_name控件选择GPU实现更快速的推理。点击运行程序会自动加载默认yolov8模型及分类文件开启摄像头实现目标检测。 可选择使用CPU加速和使用GPU加速实时物体识别画面若需要停止本次检测点击“STOP”按钮控件即可。如果想要加载自己训练好的模型则可按照如下步骤进行设置 ① 更换device_name控件中的值以更换加速方式如果您的电脑有intel的GPU则可以在运行范例前device_name控件选择GPU实现更快速的推理。 ② 加载自己已经训练好的模型model_file默认为yolov8s.onnx ③ 加载模型对应的类别文件class_names_file默认加载官方模型类别文件 ④ 全部设置完毕点击运行即可实现实时检测。 ⑤ 需要停止本次检测点击“STOP”按钮控件即可
程序框图如下图所示
3.2.2 实现图片集推理检测
以yolov8为例其他范例相似快速打开范例yolov5_onnx_imgs.vi界面如下依次完成 ① 更换device_name控件中的值以更换加速方式如果您的电脑有intel的GPU则可以在运行范例前device_name控件选择GPU实现更快速的推理。 ② 点击运行启动程序将会加载默认图片集 ③ 单击界面右侧imgs控件中需要进行检测的图片即可实现图片检测 ④ 如下图所示为检测结果需要停止本次检测点击“STOP”按钮控件即可。 如果想要加载自己训练好的模型则可按照如下步骤进行设置 ① 更换device_name控件中的值以更换加速方式如果您的电脑有intel的GPU则可以在运行范例前device_name控件选择GPU实现更快速的推理。 ② 加载自己已经训练好的模型model_file默认为yolov8s.onnx ③ 加载模型对应的类别文件class_names_file默认加载官方模型类别文件 ④ 全部设置完毕点击运行启动程序 ⑤ 选择并加载需要识别检测的图片数据集 ⑥ 单击界面右侧imgs控件中需要进行检测的图片即可实现图片检测 ⑦ 需要停止本次检测点击“STOP”按钮控件即可。 一些小技巧 我们可以通过设置置信度阈值confThreashold默认为0.3和NMS阈值nms_threshold默认为0.5来控制检测结果较高的置信度阈值和较低的NMS阈值可以提高结果的准确性但可能会导致漏检和冗余检测。较低的置信度阈值和较高的NMS阈值可以增加检测结果但可能会引入更多的误检和重复检测。因此可以需要根据实际场景和性能要求调整这些阈值即如下图所示中的Detect_1_Batch.vi中可进行参数设置 可以设置Detect_1_Batch.vi中的fontscale即字体缩放因子用于调整文本或字体的大小比例该参数是一个浮点数值表示相对于原始字体大小的缩放比例。具体而言当fontscale的值大于1时文本将变大当fontscale的值小于1时文本将变小。默认为0.5 如果想要获取检测结果可以在函数Detect_1_Batch.vi输出results中获取相对应结果 四、工具包获取方式 如需该插件工具包可查看https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/132529219 总结
以上就是今天要给大家分享的内容希望对大家有用。如有笔误还请各位及时指正。下一篇我们将会给大家介绍Object DetectionTensorRT工具包快速实现yolo目标检测欢迎大家关注博主。我是virobotics仪酷智能我们下篇文章见~
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仪酷LabVIEW OD实战(1)——目标检测Object Detection工具包的安装 仪酷LabVIEW OD实战(2)——Object Detection VI函数详细介绍 仪酷LabVIEW OD实战(3)——Object Detectiononnx工具包快速实现yolo目标检测
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