作者：顏國進英特爾邊緣計算創新大使

RT-DETR 是在 DETR 模型基礎上進行改進的，一種基于 DETR 架構的實時端到端檢測器，它通過使用一系列新的技術和算法，實現了更高效的訓練和推理，我們將在 Python、C++、C#三個平臺實現 OpenVINO部署 RT-DETR 模型實現深度學習推理加速，在本文中，我們將首先介紹基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型。

該項目所使用的全部代碼已經在 GitHub 上開源，并且收藏在 OpenVINO-CSharp-API 項目里，項目所在目錄鏈接為：

1.RT-DETR

飛槳在去年 3 月份推出了高精度通用目標檢測模型 PP-YOLOE ，同年在 PP-YOLOE 的基礎上提出了 PP-YOLOE+。而繼 PP-YOLOE 提出后，MT-YOLOv6、YOLOv7、DAMO-YOLO、RTMDet 等模型先后被提出，一直迭代到今年開年的 YOLOv8。

YOLO 檢測器有個較大的待改進點是需要 NMS 后處理，其通常難以優化且不夠魯棒，因此檢測器的速度存在延遲。DETR 是一種不需要 NMS 后處理、基于 Transformer 的端到端目標檢測器。百度飛槳正式推出了—— RT-DETR (Real-Time DEtection TRansformer)，一種基于 DETR 架構的實時端到端檢測器，其在速度和精度上取得了 SOTA 性能。

RT-DETR 是在 DETR 模型基礎上進行改進的，它通過使用一系列新的技術和算法，實現了更高效的訓練和推理。具體來說，RT-DETR 具有以下優勢：

1、實時性能更佳：RT-DETR 采用了一種新的注意力機制，能夠更好地捕獲物體之間的關系，并減少計算量。此外，RT-DETR 還引入了一種基于時間的注意力機制，能夠更好地處理視頻數據。

2、精度更高：RT-DETR 在保證實時性能的同時，還能夠保持較高的檢測精度。這主要得益于 RT-DETR 引入的一種新的多任務學習機制，能夠更好地利用訓練數據。

3、更易于訓練和調參：RT-DETR 采用了一種新的損失函數，能夠更好地進行訓練和調參。此外，RT-DETR 還引入了一種新的數據增強技術，能夠更好地利用訓練數據。

2. OpenVINO

英特爾發行版 OpenVINO 工具套件基于 oneAPI 而開發，可以加快高性能計算機視覺和深度學習視覺應用開發速度工具套件，適用于從邊緣到云的各種英特爾平臺上，幫助用戶更快地將更準確的真實世界結果部署到生產系統中。通過簡化的開發工作流程，OpenVINO 可賦能開發者在現實世界中部署高性能應用程序和算法。

OpenVINO 2023.1 于 2023 年 9 月 18 日發布，該工具包帶來了挖掘生成人工智能全部潛力的新功能。生成人工智能的覆蓋范圍得到了擴展，通過 PyTorch* 等框架增強了體驗，您可以在其中自動導入和轉換模型。大型語言模型（LLM）在運行時性能和內存優化方面得到了提升。聊天機器人、代碼生成等的模型已啟用。OpenVINO 更便攜，性能更高，可以在任何需要的地方運行：在邊緣、云中或本地。

3.環境配置

在該項目中主要包括兩個環境的配置，一個是模型的下載，另一個是模型轉換與部署，為了更好的大家復現該項目，所以提供主要的環境配置：

3.1 模型下載環境

paddlepaddle：2.5.1
imageio：2.31.5
imgaug：0.4.0
onnx=1.13.0
opencv-python=4.5.5.64
paddle2onnx：0.5
paddledet

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3.2 模型部署環境

Numpy：1.26.0
opencv-python：4.8.1.78
openvino：2023.1.0
openvino-telemetry：2023.2.0 
pillow：10.0.1 
python：3.10.13

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4. 模型下載與轉換

PaddleDetection提供了預訓練模型以及模型訓練教程，大家可以基于該教程訓練自己的模型。在該項目中我們基于預訓練模型展開部署案例測試，下面我們根據官方教程導出推理模型。

4.1 PaddlePaddle 模型下載

安裝 PaddlePaddle 和 PaddleDetection，其中 PaddlePaddle 要安裝最新版本才可以導出 RT-DETR 模型。安裝完成后，通過命令行下載該模型：

cd PaddleDetection
python tools/export_model.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml -o weights=https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/rtdetr_r50vd_6x_coco.pdparams trt=True --output_dir=output_inference

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下表為導出模型輸入輸出節點信息：

通過該表，我們可以看出，該模型存在三個輸入與兩個輸出，其中輸入“im_shape”與“scale_factor”節點信息主要是該模型集成了部分后處理內容，如果大家對這種多輸入的模型使用不太習慣，在下次文章中，我們將講解如何個導出并部署不含后處理的模型部署流程。

因此該模型中比較關鍵的節點為“image”圖片數據輸入以及“reshape2_95.tmp_0”輸出節點，其中模型輸出的格式為: [clasid, scores, x, y, w, h]。

4.2 IR 模型轉換

接下來我們將模型轉換為 IR 格式，首先將模型轉 ONNX 格式：

paddle2onnx --model_dir=./output_inference/rtdetr_r50vd_6x_coco/ --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --opset_version 16 --save_file rtdetr_r50vd_6x_coco.onnx

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由于導出來的模型是動態形狀，未固定 bath_size 信息，所以我們可以通過 OpenVINO 模型優化工具對模型的輸入形狀進行設置，命令如下：

ovc rtdetr_r50vd_6x_coco.onnx –input “ image[1,3,640,640], im_shape[1,2], scale_factor[1,2]”

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最后我們可以獲取到轉憨厚的模型“ rtdetr_r50vd_6x_coco.xml”

以及“rtdetr_r50vd_6x_coco.bin”文件。

5. Python 代碼實現

5.1模型推理流程實現

在 Python 代碼中我們定義了一個 RT-DETR 模型推理方法：

def rtdert_infer(model_path, image_path, device_name, lable_path, postprocess=True):

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該方法主要實現了 RT-DETR 模型推理全流程，包括模型讀取與加載、文件的讀取與預處理、模型推理、結果處理以及結果展示。方法輸入為：

model_path：推理模型路徑

image_path：預測圖片路徑

device_name：加速推理設備名稱

lable_path,：識別類別文件

postprocess：模型是否包含后處理，在本文中我們只講解包含后處理的模型，因此默認為 True。

1）加載推理模型

這一步主要實現初始化 Core、讀取本地模型以及將模型編譯到本地，代實現代碼如下述代碼所示：

ie_core = Core()
model = ie_core.read_model(model=model_path)
compiled_model = ie_core.compile_model(model=model, device_name=device_name)

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2）預處理圖片數據

這一步主要對讀取的本地圖片數據進行處理，在此處我們定義了一個 RtdetrProcess Class 專門用于處理 RT-DETR 模型的輸入輸出數據，代碼實現如下所示：

image = cv.imread(image_path)
rtdetr_process = RtdetrProcess([640,640],lable_path)
im, im_info= rtdetr_process.preprocess(image)

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3）加載推理數據和模型推理

這一步主要實現模型推理數據的加載以及進行模型推理，由于我們預測的模型是自帶后處理的模型，因此模型輸入有三個，分別是“im_shape”、“scale_factor”和“ image“。

im_shape：表示模型的輸入形狀，此處輸入為[640, 640]；

scale_factor：表示圖片的縮放比，為模型輸入/圖像形狀；

image：表示圖像歸一化后的數據矩陣，形狀為[1, 3, 640, 640];

最后將模型輸入字典帶入到編譯好的模型中進行模型推理，獲取推理結果。

inputs = dict()
inputs["image"] = np.array(im).astype('float32')
inputs["scale_factor"] = np.array(im_info['scale_factor']).reshape(1,2).astype('float32')
inputs["im_shape"] = np.array([640.0,640.0]).reshape(1,2).astype('float32')
results = compiled_model(inputs=inputs)

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4）處理推理結果

上一步中已經獲取到的模型推理結果，最后將模型推理結果帶入到我們定義中的后處理方法中，左后獲取模型預測結果。

re = rtdetr_process.postprocess(results[compiled_model.output(0)])
new_image=rtdetr_process.draw_box(image,re)
cv.imshow("result",new_image)
cv.waitKey(0)

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5.2 模型數據處理方法實現

1）定義 RtdetrProcess

class RtdetrProcess(object):
def __init__(self, target_size, label_path=None, threshold=0.5, interp=cv.INTER_LINEAR):
  self.im_info = dict()
  self.target_size =target_size
  self.interp = interp
  self.threshold = threshold
  if label_path is None:
    self.labels = []
    self.flabel = False
  else:
    self.labels = self.read_lable(label_path=label_path)
    self.flabel = True

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2）輸入數據處理方法

def preprocess(self,im):
  assert len(self.target_size) == 2
  assert self.target_size[0] > 0 and self.target_size[1] > 0
  origin_shape = im.shape[:2]
  resize_h, resize_w = self.target_size
  im_scale_y = resize_h / float(origin_shape[0])
  im_scale_x = resize_w / float(origin_shape[1])
  out_im = cv.cvtColor(im,cv.COLOR_BGR2RGB)
  out_im = cv.resize(
    out_im.astype('float32'),
    None,
    None,
    fx=im_scale_x,
    fy=im_scale_y,
    interpolation=self.interp)
  self.im_info['im_shape'] = np.array(im.shape[:2]).astype('float32')
  self.im_info['scale_factor'] = np.array([im_scale_y, im_scale_x]).astype('float32')
  scale = 1.0 / 255.0
  out_im *= scale
  out_im = out_im.transpose((2, 0, 1)).copy()
  return np.expand_dims(out_im.astype('float32'),0), self.im_info

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3）預測結果數據處理方法

def postprocess(self,scores,bboxs=None):
  results = []
  if bboxs is None:
    scores = np.array(scores).astype('float32')
    for l in scores:
      if(l[1]>=self.threshold):
        re = dict()
        re["clsid"]=int(l[0])
        if(self.flabel):
          re["label"]=self.labels[int(l[0])]
        else:
          re["label"]=int(l[0])
        re["score"]=l[1]
        bbox=[l[2],l[3],l[4],l[5]]
        re["bbox"]=bbox
        results.append(re)
  else:
    scores = np.array(scores).astype('float32')
    bboxs = np.array(bboxs).astype('float32')
    for s,b in zip(scores,bboxs):
      s = self.sigmoid(s)
      if(np.max(np.array(s)>=self.threshold)):
        ids = np.argmax(np.array(s))
        re = dict()
        re["clsid"]=int(ids)
        if(self.flabel):
          re["label"]=self.labels[int(ids)]
        else:
          re["label"]=int(ids)
        re["score"]=s[ids]
        cx=(b[0]*640.0)/self.im_info["scale_factor"][1]
        cy=(b[1]*640.0)/self.im_info["scale_factor"][0]
        w=(b[2]*640.0)/self.im_info["scale_factor"][1]
        h=(b[3]*640.0)/self.im_info["scale_factor"][0]
 
        bbox=[cx-w/2.0,
            cy-h/2.0,
            cx+w/2.0,
            cy+h/2.0]
        re["bbox"]=bbox
        results.append(re)
  return results

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6. 預測結果展示

最后通過上述代碼，我們最終可以直接實現 RT-DETR 模型的推理部署，RT-DETR 與訓練模型采用的是 COCO 數據集，最終我們可以獲取預測后的圖像結果，如圖所示：

上圖中展示了 RT-DETR 模型預測結果，同時，我們對模型圖里過程中的關鍵信息以及推理結果進行了打印：

[INFO] This is an RT-DETR model deployment case using Python!
[INFO] Model path: E:Model
tdetr_r50vd_6x_coco.onnx
[INFO] Device name: CPU
[INFO] The input path: E:GitSpaceRT-DETR-OpenVINOimage000000570688.jpg
[INFO] class_id:0, label:person, confidence:0.9284, left_top:[215.03,327.88],right_bottom:[259.24,469.64]
[INFO] class_id:0, label:person, confidence:0.9232, left_top:[260.34,343.99],right_bottom:[309.42,461.80]
[INFO] class_id:0, label:person, confidence:0.8929, left_top:[402.26,346.80],right_bottom:[451.54,479.55]
[INFO] class_id:33, label:kite, confidence:0.8382, left_top:[323.52,159.82],right_bottom:[465.93,214.78]
[INFO] class_id:0, label:person, confidence:0.8342, left_top:[294.05,384.59],right_bottom:[354.15,443.96]
[INFO] class_id:0, label:person, confidence:0.8284, left_top:[518.88,360.37],right_bottom:[583.88,480.00]
[INFO] class_id:33, label:kite, confidence:0.8281, left_top:[282.11,217.29],right_bottom:[419.96,267.66]
[INFO] class_id:33, label:kite, confidence:0.8043, left_top:[330.01,64.70],right_bottom:[389.58,86.40]
[INFO] class_id:33, label:kite, confidence:0.8016, left_top:[242.46,124.74],right_bottom:[263.87,135.74]
[INFO] class_id:0, label:person, confidence:0.7972, left_top:[456.74,369.06],right_bottom:[508.27,479.42]
[INFO] class_id:33, label:kite, confidence:0.7970, left_top:[504.63,195.20],right_bottom:[523.44,214.82]
[INFO] class_id:33, label:kite, confidence:0.7681, left_top:[460.08,251.92],right_bottom:[479.02,269.19]
[INFO] class_id:33, label:kite, confidence:0.7601, left_top:[116.23,178.53],right_bottom:[137.02,190.61]
[INFO] class_id:0, label:person, confidence:0.7330, left_top:[154.12,380.38],right_bottom:[210.76,421.32]
[INFO] class_id:0, label:person, confidence:0.6998, left_top:[26.77,340.99],right_bottom:[58.48,425.10]
[INFO] class_id:33, label:kite, confidence:0.6895, left_top:[430.29,29.91],right_bottom:[450.06,44.32]
[INFO] class_id:33, label:kite, confidence:0.6739, left_top:[363.20,120.95],right_bottom:[375.84,130.11]
[INFO] class_id:33, label:kite, confidence:0.6130, left_top:[176.50,236.77],right_bottom:[256.62,258.32]
[INFO] class_id:0, label:person, confidence:0.6001, left_top:[497.35,380.34],right_bottom:[529.73,479.49]
[INFO] class_id:33, label:kite, confidence:0.5956, left_top:[97.84,316.90],right_bottom:[156.75,360.25]
[INFO] class_id:33, label:kite, confidence:0.5730, left_top:[221.56,264.66],right_bottom:[342.60,312.92]
[INFO] class_id:33, label:kite, confidence:0.5555, left_top:[161.12,193.06],right_bottom:[171.45,199.78]
[INFO] class_id:33, label:kite, confidence:0.5332, left_top:[171.17,317.08],right_bottom:[228.08,357.65]
[INFO] class_id:33, label:kite, confidence:0.5322, left_top:[218.97,178.13],right_bottom:[451.95,241.61]

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7. 總結

在本項目中，我們介紹了 OpenVINO Python API 部署自帶后處理的 RT-DETR 模型的案例，并結合該模型的處理方式封裝完整的代碼案例，實現了在英特爾平臺使用 OpenVINO加速深度學習模型，有助于大家以后落地 RT-DETR 模型在工業上的應用。為了更好地大家落地 RT-DETR 模型，我們不僅開發了在 Python、C++、C#三個平臺上的案例代碼，還結合大家的模型部署習慣對該模型進行了裁剪，實現了去除掉后處理的單輸入模型的部署案例。

在本文中。由于篇幅有限，對于其他編程平臺的實現以及不包含后處理的模型的部署案例，將在后續的文章中推出，請大家關注本平臺后續發布的文章：《基于 OpenVINO C++ API 部署 RT-DETR 模型》以及《基于 OpenVINO C#部署 RT-DETR 模型》。如果大家有興趣，可以先關注本項目代碼倉庫，獲取項目實現源碼。

審核編輯：湯梓紅