Yolov5 v6.2实例分割在Labview工业应用中的惊艳表现-开发者社区

yolov5v6.2 实例分割 Labview工业应用，封装dll后labview调用，支持openvino dnn onnxruntime和tensorrt四种方式推理，500万像素图像:cpu下openvino推理只要85ms、GPU下tensorrt推理只要25ms，最强实例分割模型。

在工业视觉领域，精准且高效的目标检测与分割一直是追求的目标。今天咱们就来聊聊Yolov5 v6.2实例分割在Labview工业应用中的精彩实践，而且还支持OpenVINO、DNN、ONNXRuntime和TensorRT四种推理方式，简直不要太强大。

Yolov5 v6.2的实力

Yolov5本身就是目标检测领域的明星模型，v6.2版本在性能上更是有了进一步提升。它能够在各种复杂场景下准确识别和分割目标物体，对于工业应用中常见的500万像素图像，处理起来游刃有余。就比如在一些生产线上对零部件的检测，无论是形状、尺寸还是表面缺陷，Yolov5 v6.2实例分割都能清晰地分辨出来。

封装DLL与Labview调用

为了能在Labview环境中方便地使用Yolov5 v6.2，我们需要将其封装成DLL。这一步其实就像是给一个功能强大的工具做了一个标准化的接口，让Labview这个平台能够轻松调用。

下面简单说下大概的封装思路（这里以C++为例，实际操作会更复杂些）：

// 假设这里有已经训练好的Yolov5模型相关代码 #include <iostream> // 引入相关的深度学习库头文件，例如OpenCV用于图像处理 #include <opencv2/opencv.hpp> // 定义导出函数，Labview将通过这个函数调用Yolov5的推理功能 extern "C" __declspec(dllexport) void yolov5_inference(cv::Mat& input_image, std::vector<DetectedObject>& results) { // 这里加载Yolov5模型，假设模型文件路径已知 // 实际中需要根据模型格式和使用的推理框架来正确加载 // 例如如果是ONNX模型结合ONNXRuntime加载方式类似这样 Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "Yolov5_Env"); Ort::SessionOptions session_options; Ort::Session session(env, "yolov5.onnx", session_options); // 获取输入输出节点信息等操作 // 对输入图像进行预处理，这是很关键的一步，要符合模型输入要求 cv::Mat preprocessed_image = preprocess(input_image); // 进行推理 Ort::Value input_tensor = create_input_tensor(env, preprocessed_image); std::vector<Ort::Value> output_tensors; session.Run(Ort::RunOptions{ nullptr }, input_node_names.data(), &input_tensor, 1, output_node_names.data(), output_tensors.size(), output_tensors.data()); // 对推理结果进行后处理，得到检测到的物体信息，填充到results中 postprocess(output_tensors, results); }

这段代码简单展示了一个导出函数yolov5_inference，它接收一个输入图像并输出检测结果。这里面涉及到模型加载、图像预处理、推理以及结果后处理等关键步骤。当然，实际工程中还需要处理更多的细节，比如错误处理、内存管理等。

在Labview中调用这个封装好的DLL也不难，通过Labview的“调用库函数节点”，设置好相应的参数，就能顺利调用Yolov5的推理功能，实现对图像的实例分割。

四种推理方式的魅力

OpenVINO推理

OpenVINO是英特尔推出的一个强大的推理框架，在CPU上表现出色。对于500万像素图像，OpenVINO推理只要85ms。这得益于OpenVINO对英特尔CPU指令集的优化。它能够高效地利用CPU的多核性能，对模型计算进行加速。在代码层面，使用OpenVINO加载模型和推理的过程如下（简化示例）：

// 引入OpenVINO相关头文件 #include <inference_engine.hpp> // 使用OpenVINO进行推理 void openvino_inference(cv::Mat& input_image, std::vector<DetectedObject>& results) { // 创建Core对象 InferenceEngine::Core ie; // 读取模型，这里假设模型文件路径已知 auto network = ie.ReadNetwork("yolov5.xml"); // 设置输入输出信息等操作 // 加载模型到设备（这里是CPU） auto executable_network = ie.LoadNetwork(network, "CPU"); // 创建推理请求 auto infer_request = executable_network.CreateInferRequest(); // 图像预处理，转换为OpenVINO要求的格式 InferenceEngine::Blob::Ptr input = InferenceEngine::make_shared_blob<InferenceEngine::PrecisionTrait<InferenceEngine::Precision::FP32>::value_type>(input_dims); input->allocate(); InferenceEngine::MemoryBlob::CPtr minput = InferenceEngine::as<InferenceEngine::MemoryBlob>(input); if (!minput) { throw std::logic_error("We expect input to be inherited from MemoryBlob"); } auto minputHolder = minput->wmap(); preprocess(input_image, minputHolder); // 设置输入数据 infer_request.SetBlob(input_name, input); // 进行推理 infer_request.Infer(); // 获取输出结果并后处理，填充到results中 InferenceEngine::Blob::Ptr output = infer_request.GetBlob(output_name); auto outputHolder = output->rmap(); postprocess(outputHolder, results); }

从代码中可以看到，OpenVINO通过Core对象来管理模型的加载和推理，整个流程比较清晰，而且对CPU的优化效果显著。

TensorRT推理

TensorRT则是NVIDIA推出的针对GPU的高性能推理优化引擎。在GPU环境下，TensorRT对500万像素图像的推理只要25ms，速度惊人。TensorRT会对模型进行优化，比如层融合、量化等操作，减少计算量和内存占用。下面是使用TensorRT推理的简单代码结构（实际更复杂，且需要NVIDIA相关环境支持）：

// 引入TensorRT相关头文件 #include "NvInfer.h" #include "NvOnnxParser.h" // 使用TensorRT进行推理 void tensorrt_inference(cv::Mat& input_image, std::vector<DetectedObject>& results) { // 创建TensorRT相关对象，如Logger、Builder等 Logger gLogger; auto builder = nvinfer1::createInferBuilder(gLogger); auto network = builder->createNetworkV2(1U << static_cast<uint32_t>(NetworkDefinitionCreationFlag::kEXPLICIT_BATCH)); auto parser = nvonnxparser::createParser(*network, gLogger); // 解析ONNX模型 parser->parseFromFile("yolov5.onnx", static_cast<int>(ILogger::Severity::kWARNING)); // 设置Builder相关参数，如最大批处理大小、最大工作空间等 builder->setMaxBatchSize(1); builder->setMaxWorkspaceSize(1 << 30); // 创建推理引擎 auto engine = builder->buildEngineWithConfig(*network, config); auto context = engine->createExecutionContext(); // 图像预处理，转换为TensorRT要求的格式 float* inputBuffer = preprocess(input_image); // 设置输入输出缓冲区等操作 void* buffers[2]; buffers[0] = inputBuffer; buffers[1] = outputBuffer; // 进行推理 context->enqueueV2(buffers, stream, nullptr); // 对输出结果进行后处理，填充到results中 postprocess(outputBuffer, results); // 释放相关资源 parser->destroy(); network->destroy(); engine->destroy(); context->destroy(); }

TensorRT的代码流程围绕着模型解析、引擎创建、推理执行等核心步骤，充分发挥了GPU的并行计算能力，实现了超快速的推理。

至于DNN和ONNXRuntime，它们也各有优势。DNN是OpenCV中集成的深度学习模块，使用方便，能利用OpenCV的图像处理优势。ONNXRuntime则是一个跨平台的推理框架，支持多种硬件和模型格式，通用性很强。

Yolov5 v6.2实例分割结合这四种推理方式，在Labview工业应用中展现出了超强的实力，无论是对实时性要求极高的生产流水线，还是对精度有严格要求的质量检测环节，都能提供可靠的解决方案，堪称最强实例分割模型在工业领域的完美应用。