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前言
PP-YOLOE是百度基于其之前的PP-YOLOv2所改进的卓越的单阶段Anchor-free模型，超越了多种流行的YOLO模型。如何使用python进行该模型的部署，官网已经介绍的很清楚了，但是对于如何在LabVIEW中实现该模型的部署，笔者目前还没有看到相关介绍文章，所以笔者在实现PP-YOLOE ONNX 在LabVIEW中的部署推理后，决定和各位读者分享一下如何使用LabVIEW实现PP-YOLOE的目标检测。
一、什么是PP-YOLO
- PP-YOLOE官方代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
- PP-YOLOE论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.16250.pdf
PP-YOLOE是百度基于其之前的PP-YOLOv2所改进的卓越的单阶段Anchor-free模型，超越了多种流行的YOLO模型。PP-YOLOE，有更高的检测精度且部署友好。
PP-YOLOE基于anchor-free的架构，使用强大的backbone和neck，引入了CSPRepResStage，ET-head 和动态标签分配算法TAL。针对不同应用场景，提供了不同大小的模型。即s/m/l/x，可以通过width multiplier和depth multiplier配置。PP-YOLOE避免了使用诸如Deformable Convolution或者Matrix NMS之类的特殊算子，以使其能轻松地部署在多种多样的硬件上。
PP-YOLOE-l在COCO test-dev2017达到了51.6的mAP, 同时其速度在Tesla V100上达到了78.1 FPS。
PP-YOLOE提供了一键转出 ONNX 格式，可顺畅对接 ONNX 生态。本文主要实现百度PP-YOLOE ONNX 在LabVIEW上的部署推理。
二、环境搭建
1、部署本项目时所用环境
- 操作系统：Windows10
- python：3.6及以上
- LabVIEW：2018及以上 64位版本
- AI视觉工具包：techforce_lib_opencv_cpu-1.0.0.73.vip
- onnx工具包：virobotics_lib_onnx_cuda_tensorrt-1.0.0.16.vip【1.0.0.16及以上版本】
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/123656523 - onnx工具包下载与安装参考：
https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/124998746
三、模型的获取与转化
注意：本教程已经为大家提供了PP-YOLOE的模型，可跳过本步骤，直接进行步骤四-推理。若是想要了解PP-YOLO的onnx模型如何获取，则可继续阅读本部分内容。
PP-YOLOE并没有直接提供onnx模型，但是我们可以通过paddle2onnx实现onnx模型的导出。
1、安装paddle
- PPYOLO需要使用百度paddle框架，我们打开百度飞桨官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/，在下方的快速安装选择适合自己版本的paddlepaddle
- cmd中执行以下命令安装：
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.1.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html
2、安装依赖的库
- 从github上下载PaddleDetection并解压到目录，下载地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection ，将paddledetection根目录添加到环境变量。
- 在PaddleDetection-release-2.4文件夹中打开cmd，输入以下指令安装需要的库
pip3 install -U pip && pip3 install -r requirements.txt
3、安装pycocotools
pip install pycocotools
若安装pycocotools时遇到ERROR: Could not build wheels for pycocotools ……，则可以使用以下指令来安装：
pip install pycocotools-windows
4、导出onnx模型
（1）导出推理模型
python tools/export_model.py -c configs/ppyoloe/ppyoloe_crn_l_300e_coco.yml --output_dir=output_inference -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_300e_coco.pdparams
（2） 安装paddle2onnx
pip install paddle2onnx
（3） 转换成onnx格式
paddle2onnx --model_dir output_inference/ppyoloe_crn_l_300e_coco --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --opset_version 11 --save_file ppyoloe_crn_l_300e_coco.onnx
至此已成功导出PP-YOLOE ONNX模型
注意： ONNX模型目前只支持batch_size=1
四、在LabVIEW实现PP-YOLOE的部署推理
本项目整体的文件结构如下图所示，各位读者可在文章末尾链接处下载整个项目源码。
1、LabVIEW调用PP-YOLOE实现目标检测pp-yolox_main.vi
本例中使用LabvVIEW ONNX工具包中的Create_Session.vi载入onnx模型，可选择使用cpu,cuda进行推理加速。
（1）查看模型
我们可以使用netron 查看ppyoloe_crn_s_300e_coco.onnx的网络结构，浏览器中输入链接：https://netron.app/，点击Open Model，打开相应的网络模型文件即可。
查看模型属性，可看到模型的输入输出如下图所示:
我们发现，该模型有两个输入和两个输出，所以推理时候需要有两个输入，需要用到我们的多输入处理vi，run.vi
- 可以看到图片输入大小为640x640
- 第一个输出为8400x6[6分别为classese_id,cofidence,框]
（2）实现过程
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读取图片并进行图像预处理(-1到1的归一化)
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初始化一个Vector_Value，新增两个输入tensor(图片及scal_factor)
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加载模型并选择加速类型（cpu、CUDA、tensorRt）
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实现多输入推理
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获取第一层的输出
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进行后处理
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绘制检测出的目标及及置信度
（3）项目运行
配置本项目所需环境。在文章末尾链接处下载整个项目源码，将我们已经转化好的onnx模型放置到model文件夹中，打开pp_yolo_main.vi,在前面板中修改程序中加载的模型路径为实际模型路径，本项目中已经将PP-YOLOE onnx模型【ppyoloe_crn_s_300e_coco.onnx】放置到了model文件夹中，如需其他模型，读者也可自行放置到model文件及下，实现模型的加载。修改检测图片的路径为实际图片路径，运行程序，可得到目标检测的结果。
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主程序源码如下：
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运行结果如下：
大家也可以检测其他图片来测试检测效果。
2、LabVIEW调用PP-YOLOE实现实时目标检测ppyolo_camera.vi
实时检测过程，我们可以选择使用CUDA实现推理加速，整个程序的实现过程和加载图片进行检测基本一致。
（1）LabVIEW调用PP-YOLOE实时目标检测源码
（2）LabVIEW调用PP-YOLOE实现实时目标检测结果
可以看到使用CUDA进行推理加速，速度还是很快的。
五、完整项目下载链接
链接：https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/126231434?spm=1001.2014.3001.5501
总结
以上就是今天要给大家分享的内容。大家可根据链接下载相关源码与模型。
如果有问题可以在评论区里讨论，提问前请先点赞支持一下博主哦，如您想要探讨更多关于LabVIEW与人工智能技术，欢迎加入我们的技术交流群：705637299。进群请备注：LabVIEW机器学习
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标签：PP,ONNX,模型,YOLOE,LabVIEW,源码,https,onnx From： https://www.cnblogs.com/virobotics/p/17434540.html