使用 OpenVINO 执行提供程序在 C# 中使用 YOLOv3 进行对象检测

  1. 此对象检测示例使用了来自 ONNX Model Zoo 的 YOLOv3 深度学习 ONNX 模型。

  2. 该示例涉及将图像呈现给 ONNX Runtime (RT)，ONNX Runtime (RT) 使用 ONNX RT 的 OpenVINO 执行提供程序在 Intel® NCS2 stick (MYRIADX 设备) 上运行推理。该示例使用 ImageSharp 进行图像处理，使用 ONNX Runtime OpenVINO EP 进行推理。

此示例的源代码可在 此处 获取。

如何构建

先决条件

  1. 安装适用于您的操作系统（Mac、Windows 或 Linux）的 .NET Core 3.1 或更高版本。

  2. Intel® OpenVINO 工具套件发行版

  3. 使用任何示例图像作为示例的输入。

  4. 从 ONNX Model Zoo 下载最新的 YOLOv3 模型。此示例改编自 ONNX Model Zoo。从 此处 下载最新版本的 YOLOv3 模型。

安装 ONNX Runtime 以使用 OpenVINO 执行提供程序

构建步骤

构建说明

参考文档

文档

构建包含 openvino 风格的 onnxruntime nuget 包

./build.sh --config Release --use_openvino MYRIAD_FP16 --build_shared_lib --build_nuget

构建示例 C# 应用

  1. 创建新的控制台项目
dotnet new console

  1. 安装 Onnxruntime 和 ImageSharp 的 Nuget 包

    1. 使用 VS19 打开 Visual C# 项目文件 (.csproj)。
    2. 右键单击项目，导航到管理 Nuget 包。
    3. 从 nuget.org 安装 SixLabors.ImageSharp 包。
    4. 从构建目录 nuget-artifacts 安装 Microsoft.ML.OnnxRuntime.Managed 和 Microsoft.ML.OnnxRuntime.Openvino。

  2. 编译示例

dotnet build
  1. 运行示例
dotnet run [path-to-model] [path-to-image] [path-to-output-image]

参考

fasterrcnn_csharp

resnet50_csharp