Les résultats d’inférence divergent par rapport à l’environnement local et au serveur de modèle OpenVINO™ (OVMS) pour le même modèle

• Utilisation du référentiel de traitement des réclamations d’assurance et chargement du modèle YOLO pour tester la précision.
• Les résultats de l’inférence divergent entre le modèle ONNX YOLO chargé localement et le même modèle chargé dans OVMS.
• Les résultats observés dans 04-accident-recog étaient d’environ 86%, tandis que les OVMS ont retourné environ 88%.

Il semble que les modèles chargés de OpenVINO™ et Ultralytics aient reçu des entrées différentes, ce qui entraîne une différence dans les résultats.

Quelques modifications doivent être apportées pour s’exécuter dans un environnement local, voici les modifications suivantes :

04-04-accident-recog.ipynb

1. Cellule avec image d’entrée de lecture et prédiction en cours d’exécution :

   original_image: np.ndarray = cv2.imread("images/carImage3.jpg")
   blob = cv2.dnn.blobFromImage(original_image, size=(640, 640), swapRB=False)
   blob = np.ascontiguousarray(blob[0].transpose((1,2,0)))
   results = model.predict(blob)

2. Cellule qui dessine les résultats sur l’image d’origine :

   Image.fromarray(result.plot()[:,:,::-1].astype(np.uint8))

04-05-model-serving.ipynb

Aucun changement dans le bloc-notes lui-même. Modifications requises dans remote_infer.py.

1. Méthode de prétraitement :

   // code placeholder
   def preprocess(image_path):
   original_image: np.ndarray = cv2.imread(image_path)
   [height, width, _] = original_image.shape

   # Calculate scale factor
   scale = (height/640, width/640)

   # Preprocess the image and prepare blob for model
   blob = cv2.dnn.blobFromImage(original_image, scalefactor=1 / 255, size=(640, 640), swapRB=True)
   return blob, scale, original_image

2. Appel aux draw_bounding_box inside postprocess :

   draw_bounding_box(original_image, class_ids[index], scores[index], round(box[0] * scale[1]), round(box[1] * scale[0]),round((box[0] + box[2]) * scale[1]), round((box[1] + box[3]) * scale[0]))