作者：馮浩遼寧科技大學(xué)研究生

指導(dǎo)教師：張海剛 英特爾邊緣計算創(chuàng)新大使深圳職業(yè)技術(shù)大學(xué) 副教授

當(dāng)今，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了巨大的突破，使得各種圖像處理任務(wù)變得更加智能化。其中，Semantic Segmentation（語義分割）是一項重要的任務(wù)，它有助于計算機(jī)理解圖像中不同對象的位置和邊界。本文將介紹如何使用 OpenVINO Python API 部署 FastSAM 模型，以實現(xiàn)快速高效的語義分割。

什么是 FastSAM 模型？

FastSAM 模型是一種輕量級語義分割模型，旨在快速而準(zhǔn)確地分割圖像中的對象。它經(jīng)過了精心設(shè)計，以在較低的計算成本下提供卓越的性能。這使得 FastSAM 模型成為許多計算機(jī)視覺應(yīng)用的理想選擇，包括自動駕駛、醫(yī)學(xué)圖像分析和工業(yè)自動化等領(lǐng)域。

步驟一：安裝 OpenVINO

要開始使用 OpenVINO 進(jìn)行推理 FastSAM 模型，首先需要安裝 OpenVINO Toolkit。OpenVINO 是英特爾發(fā)布的開源工具，專為深度學(xué)習(xí)模型部署而設(shè)計。

你可以按照以下步驟安裝OpenVINO ：

訪問OpenVINO官方網(wǎng)站下載OpenVINO工具包。

按照官方文檔的說明進(jìn)行安裝和配置。

步驟二：下載 FastSam 官網(wǎng)模型

FastSAM 模型可以在官方 GitHub 中找到。下載模型并將其解壓縮到合適的文件夾。根據(jù)自身情況下載合適的預(yù)訓(xùn)練模型。

這里還需要將下載到的模型，由于這個模型是采用的pytorch 類型的格式，所以還需要將這個 pt 模型轉(zhuǎn)換為 OpenVINO 的 IR 模型才能進(jìn)行調(diào)用推理。

轉(zhuǎn)換步驟如下所示：

Pytorch →onnx → IR

需要先導(dǎo)出為 onnx 標(biāo)準(zhǔn)格式，然后經(jīng)過這個壓縮優(yōu)化轉(zhuǎn)化為 IR 模型。

OpenVINO 官方提供一個模型轉(zhuǎn)換工具 Model Optimizer，可以利用這個更加便捷的轉(zhuǎn)換我們的模型。

例如:

 mo --input_model FastSAM-s.onnx

就會在當(dāng)前目錄下生成對應(yīng)的 FastSAM-s.bin和 FastSAM-s.xml 文件，這就是所謂的 IR 模型了。

步驟三：使用 OpenVINO Python API

接下來，我們將使用OpenVINO Python API來部署FastSAM 模型。由于官方提供的這個預(yù)訓(xùn)練模型也是基于yolov8進(jìn)行優(yōu)化的，所以也需要有和yolov8 相似的處理步驟：

加載模型→讀圖 → 預(yù)處理 → 推理 → 后處理

1. 加載模型

加載模型需要創(chuàng)建一個 Core，然后對模型進(jìn)行讀取編譯：

core = ov.Core()


model = core.read_model(model=model_path)
self.compiled_model = core.compile_model(model = model, device_name=self.device)

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2. 讀圖

我們使用 opencv讀取任意一張彩色圖像：

Image = cv2.imread(“image_path”)

3. 預(yù)處理

預(yù)處理主要包括 3 部分,其一是將圖像重新排列為模型所需要的類型(一般來說是 batch Size, channels, height, width),其二是歸一化圖像大小為模型輸入需求的大小,其三是將 opencv 的圖像原始數(shù)據(jù)放置到 numpy 類型的數(shù)據(jù)中方便處理。

以下是一個簡單的 Python 預(yù)處理，展示了如何對輸入的圖像進(jìn)行預(yù)處理：

def Preprocess(self, image: cv2.Mat, targetShape: list):
    th, tw = targetShape
    h, w = image.shape[:2]
    if h>w:
      scale  = min(th / h, tw / w)
      inp   = np.zeros((th, tw, 3), dtype = np.uint8)
      nw   = int(w * scale)
      nh   = int(h * scale)
      a = int((nh-nw)/2) 
      inp[: nh, a:a+nw, :] = cv2.resize(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB), (nw, nh))
    else:
      scale  = min(th / h, tw / w)
      inp   = np.zeros((th, tw, 3), dtype = np.uint8)
      nw   = int(w * scale)
      nh   = int(h * scale)
      a = int((nw-nh)/2) 


      inp[a: a+nh, :nw, :] = cv2.resize(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB), (nw, nh))
    rgb = np.array([inp], dtype = np.float32) / 255.0
    return np.transpose(rgb, (0, 3, 1, 2)) # 重新排列為batch_size, channels, height, width

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4. 推理

在模型的推理之前需要先加載預(yù)訓(xùn)練好的模型，推理部分只需要調(diào)用compiled_model 將預(yù)處理好的數(shù)據(jù)放入即可得到輸出結(jié)果：

result = self.compiled_model([input])

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但這只是一個同步的推理過程,有感興趣深入研究的的同學(xué)可以參考官網(wǎng)的異步推理。

5. 后處理

后處理主要有兩件事,第一是對輸出的結(jié)果進(jìn)行非極大抑制,第二是將抑制后的結(jié)果進(jìn)行遍歷處理掩膜。以下是一個簡短的例子:

def Postprocess(self, preds, img, orig_imgs, retina_masks, conf, iou, agnostic_nms=False):
    p = ops.non_max_suppression(preds[0],
                conf,
                iou,
                agnostic_nms,
                max_det=100,
                nc=1)
    results = []
    proto = preds[1][-1] if len(preds[1]) == 3 else preds[1] # second output is len 3 if pt, but only 1 if exported
    for i, pred in enumerate(p):
      orig_img = orig_imgs[i] if isinstance(orig_imgs, list) else orig_imgs
      # path = self.batch[0]
      img_path = "ok"
      if not len(pred): # save empty boxes
        results.append(Results(orig_img=orig_img, path=img_path, names="segment", boxes=pred[:, :6]))
        continue
      if retina_masks:
        if not isinstance(orig_imgs, torch.Tensor):
          pred[:, :4] = ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape)
        masks = ops.process_mask_native(proto[i], pred[:, 6:], pred[:, :4], orig_img.shape[:2]) # HWC
      else:
        masks = ops.process_mask(proto[i], pred[:, 6:], pred[:, :4], img.shape[2:], upsample=True) # HWC
        if not isinstance(orig_imgs, torch.Tensor):
          pred[:, :4] = ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape)
      results.append(
        Results(orig_img=orig_img, path=img_path, names="1213", boxes=pred[:, :6], masks=masks))
    return results

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這樣就可以拿到這個掩碼矩陣數(shù)據(jù)，這樣就可以根據(jù)這個矩陣?yán)L制掩碼即可得到最終圖像。

結(jié)語

本文介紹了如何使用 OpenVINO Python API 部署 FastSAM 模型，以實現(xiàn)快速高效的語義分割。以在較低的計算成本下提供卓越的性能。這使得 FastSAM 模型成為許多計算機(jī)視覺應(yīng)用的理想選擇，包括自動駕駛、醫(yī)學(xué)圖像分析和工業(yè)自動化等領(lǐng)域。

審核編輯：湯梓紅