JVM修炼之路【10】- 垃圾回收器和垃圾回收算法-CFANZ编程社区

YOLOv9模型是YOLO系列实时目标检测算法中的最新版本，代表着该系列在准确性、速度和效率方面的又一次重大飞跃。它通过引入先进的深度学习技术和创新的架构设计，如通用ELAN（GELAN）和可编程梯度信息（PGI），显著提升了物体检测的性能。在本文中，我们将结合OpenVINO™ C# API 使用最新发布的OpenVINO™ 2024.0部署YOLOv9 目标检测和实例分割模型。

OpenVINO™ C# API项目链接：

https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API.git

使用 OpenVINO™ C# API 部署 YOLOv9 全部源码：

https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-Samples/tree/master/model_samples/yolov9

1. 前言

1.1 OpenVINO™ C# API

英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 oneAPI 而开发，可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，适用于从边缘到云的各种英特尔平台上，帮助用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。通过简化的开发工作流程，OpenVINO™ 可赋能开发者在现实世界中部署高性能应用程序和算法。

2024年3月7日，英特尔发布了开源 OpenVINO™ 2024.0 工具包，用于在各种硬件上优化和部署人工智能推理。OpenVINO™ 是英特尔出色的开源 AI 工具包，不仅可以在 x86_64 CPU 上加速 AI 推断，还可以在 ARM CPU 和其他架构、英特尔集成显卡和独立显卡等硬件上加速 AI 推断，包括最近推出的 NPU 插件，用于利用新酷睿超 “Meteor Lake “系统芯片中的英特尔神经处理单元。 OpenVINO™ 2024.0 更注重生成式人工智能（GenAI），为 TensorFlow 句子编码模型提供了更好的开箱即用体验，支持专家混合（MoE）。同时还提高了 LLM 的 INT4 权重压缩质量，增强了 LLM 在英特尔 CPU 上的性能，简化了 Hugging Face 模型的优化和转换，并改进了其他 Hugging Face 集成。

OpenVINO™ C# API 是一个 OpenVINO™ 的 .Net wrapper，应用最新的 OpenVINO™ 库开发，通过 OpenVINO™ C API 实现 .Net 对 OpenVINO™ Runtime 调用，使用习惯与 OpenVINO™ C++ API 一致。OpenVINO™ C# API 由于是基于 OpenVINO™ 开发，所支持的平台与 OpenVINO™ 完全一致，具体信息可以参考 OpenVINO™。通过使用 OpenVINO™ C# API，可以在 .NET、.NET Framework等框架下使用 C# 语言实现深度学习模型在指定平台推理加速。

下表为当前发布的 OpenVINO™ C# API NuGet Package，支持多个目标平台，可以通过NuGet一键安装所有依赖。

Core Managed Libraries

Package	Description	Link
OpenVINO.CSharp.API	OpenVINO C# API core libraries
OpenVINO.CSharp.API.Extensions	OpenVINO C# API core extensions libraries
OpenVINO.CSharp.API.Extensions.OpenCvSharp	OpenVINO C# API core extensions libraries use OpenCvSharp
OpenVINO.CSharp.API.Extensions.EmguCV	OpenVINO C# API core extensions libraries use EmguCV

Native Runtime Libraries

Package	Description	Link
OpenVINO.runtime.win	Native bindings for Windows
OpenVINO.runtime.ubuntu.22-x86_64	Native bindings for ubuntu.22-x86_64
OpenVINO.runtime.ubuntu.20-x86_64	Native bindings for ubuntu.20-x86_64
OpenVINO.runtime.ubuntu.18-x86_64	Native bindings for ubuntu.18-x86_64
OpenVINO.runtime.debian9-arm64	Native bindings for debian9-arm64
OpenVINO.runtime.debian9-armhf	Native bindings for debian9-armhf
OpenVINO.runtime.centos7-x86_64	Native bindings for centos7-x86_64
OpenVINO.runtime.rhel8-x86_64	Native bindings for rhel8-x86_64
OpenVINO.runtime.macos-x86_64	Native bindings for macos-x86_64
OpenVINO.runtime.macos-arm64	Native bindings for macos-arm64

1.2 YOLOv9

YOLOv9模型是YOLO系列实时目标检测算法中的最新版本，代表着该系列在准确性、速度和效率方面的又一次重大飞跃。它通过引入先进的深度学习技术和创新的架构设计，如通用ELAN（GELAN）和可编程梯度信息（PGI），显著提升了物体检测的性能。

具体来说，YOLOv9解决了深度神经网络中信息丢失的问题，通过整合PGI和GELAN架构，不仅增强了模型的学习能力，还确保了在整个检测过程中保留关键信息。此外，它采用更深的网络结构以提取更丰富的特征，同时引入残差连接和跨层连接等机制以优化训练过程。为了提高模型的泛化能力并降低过拟合风险，YOLOv9还使用了正则化技术，如权重衰减和Dropout。

由于YOLOv9在模型架构、训练策略以及数据处理等方面的改进，它在COCO数据集上能够获得更高的AP值，显示出其在复杂和多样化场景下的卓越性能。此外，YOLOv9还注重实时性能，通过优化网络结构和计算效率，实现了在保持高性能的同时减少计算量和提高处理速度。这使得YOLOv9在实时目标检测任务中具有显著优势，能够满足各种应用场景的需求。

2. 模型获取

2.1 源码下载

YOLOv9 模型可以通过源码进行下载，首先克隆GitHub上的源码，输入以下指令：

git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov9.git
cd yolov9

### 2.2 配置环境

接下来安装模型下载以及转换环境，此处使用Anaconda进行程序集管理，输入以下指令创建一个yolov9环境：

conda create -n yolov9 python=3.10
conda activate yolov9

然后安装yolov9模型下载以及转换所必需的环境，输入以下指令：

pip install -r requirements.txt
pip install openvino==2024.0.0

2.3 下载模型

首先导出目标识别模型，此处以官方预训练模型为例，首先下载预训练模型文件，然后调用export.py文件导出ONBNX格式的模型文件，最后使用 OpenVINO™ 的模型转换命令将模型转为IR格式，依次输入以下指令即可：

wget https://github.com/WongKinYiu/yolov9/releases/download/v0.1/yolov9-c.p
python export.py --weights ./yolov9-c.pt --imgsz 640 --include onnx
ovc yolov9-c.onnx

同样的方式可以导出实例分割模型：

wget https://github.com/WongKinYiu/yolov9/releases/download/v0.1/gelan-c-seg.ptt
python export.py --weights ./gelan-c-seg.pt --imgsz 640 --include onnx
ovc gelan-c-seg.onnx

模型的结构如下图所示：

3. Yolov9 项目配置

3.1 项目创建与环境配置

在Windows平台开发者可以使用Visual Studio平台开发程序，但无法跨平台实现，为了实现跨平台，此处采用dotnet指令进行项目的创建和配置。

首先使用dotnet创建一个测试项目，在终端中输入一下指令：

dotnet new console --framework net6.0 --use-program-main -o yolov9

此处以Windows平台为例安装项目依赖，首先是安装OpenVINO™ C# API项目依赖，在命令行中输入以下指令即可：

dotnet add package OpenVINO.CSharp.API
dotnet add package OpenVINO.runtime.win
dotnet add package OpenVINO.CSharp.API.Extensions
dotnet add package OpenVINO.CSharp.API.Extensions.OpenCvSharp

关于在不同平台上搭建 OpenVINO™ C# API 开发环境请参考以下文章：《在Windows上搭建OpenVINO™C#开发环境》、《在Linux上搭建OpenVINO™C#开发环境》、《在MacOS上搭建OpenVINO™C#开发环境》

接下来安装使用到的图像处理库 OpenCvSharp，在命令行中输入以下指令即可：

dotnet add package OpenCvSharp4
dotnet add package OpenCvSharp4.Extensions
dotnet add package OpenCvSharp4.runtime.win

关于在其他平台上搭建 OpenCvSharp 开发环境请参考以下文章：《【OpenCV】在Linux上使用OpenCvSharp》、《【OpenCV】在MacOS上使用OpenCvSharp》

添加完成项目依赖后，项目的配置文件如下所示：

<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">

  <PropertyGroup>
    <OutputType>Exe</OutputType>
    <TargetFramework>net6.0</TargetFramework>
    <ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings>
    <Nullable>enable</Nullable>
  </PropertyGroup>
  
  <ItemGroup>
    <PackageReference Include="OpenCvSharp4" Version="4.9.0.20240103" />
    <PackageReference Include="OpenCvSharp4.Extensions" Version="4.9.0.20240103" />
    <PackageReference Include="OpenCvSharp4.runtime.win" Version="4.9.0.20240103" />
    <PackageReference Include="OpenVINO.CSharp.API" Version="2024.0.0.1" />
    <PackageReference Include="OpenVINO.CSharp.API.Extensions.OpenCvSharp" Version="1.0.4" />
    <PackageReference Include="OpenVINO.runtime.win" Version="2024.0.0.1" />
  </ItemGroup>
  
</Project>