Referenz für ultralytics/utils/benchmarks.py
Hinweis
Diese Datei ist verfügbar unter https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/utils/benchmarks .py. Wenn du ein Problem entdeckst, hilf bitte mit, es zu beheben, indem du einen Pull Request 🛠️ einreichst. Vielen Dank 🙏!
ultralytics.utils.benchmarks.RF100Benchmark
Quellcode in ultralytics/utils/benchmarks.py
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|
__init__()
Funktion zur Initialisierung von RF100Benchmark.
evaluate(yaml_path, val_log_file, eval_log_file, list_ind)
Modellbewertung anhand der Validierungsergebnisse.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
yaml_path |
str
|
YAML-Dateipfad. |
erforderlich |
val_log_file |
str
|
val_log_file Pfad. |
erforderlich |
eval_log_file |
str
|
eval_log_file Pfad. |
erforderlich |
list_ind |
int
|
Index für den aktuellen Datensatz. |
erforderlich |
Quellcode in ultralytics/utils/benchmarks.py
fix_yaml(path)
Funktion, um yaml train und val Pfad zu fixieren.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
path |
str
|
YAML-Dateipfad. |
erforderlich |
Quellcode in ultralytics/utils/benchmarks.py
parse_dataset(ds_link_txt='datasets_links.txt')
Analysiert Datensatz-Links und lädt Datensätze herunter.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
ds_link_txt |
str
|
Pfad zur Datei dataset_links. |
'datasets_links.txt'
|
Quellcode in ultralytics/utils/benchmarks.py
set_key(api_key)
Lege den Roboflow API-Schlüssel für die Verarbeitung fest.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
api_key |
str
|
Der API-Schlüssel. |
erforderlich |
ultralytics.utils.benchmarks.ProfileModels
ProfileModels Klasse für die Profilierung verschiedener Modelle auf ONNX und TensorRT.
Diese Klasse erstellt ein Profil der Leistung verschiedener Modelle und liefert Ergebnisse wie die Modellgeschwindigkeit und FLOPs.
Attribute:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
paths |
list
|
Pfade der zu profilierenden Modelle. |
num_timed_runs |
int
|
Anzahl der zeitlich begrenzten Durchläufe für die Profilerstellung. Der Standardwert ist 100. |
num_warmup_runs |
int
|
Anzahl der Aufwärmläufe vor der Profilerstellung. Standard ist 10. |
min_time |
float
|
Mindestanzahl von Sekunden, für die ein Profil erstellt werden soll. Der Standardwert ist 60. |
imgsz |
int
|
Bildgröße, die in den Modellen verwendet wird. Standard ist 640. |
Methoden:
Name | Beschreibung |
---|---|
profile |
Profiliert die Modelle und druckt das Ergebnis aus. |
Beispiel
Quellcode in ultralytics/utils/benchmarks.py
288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 |
|
__init__(paths, num_timed_runs=100, num_warmup_runs=10, min_time=60, imgsz=640, half=True, trt=True, device=None)
Initialisiere die Klasse ProfileModels für Profilierungsmodelle.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
paths |
list
|
Liste der Pfade der Modelle, die profiliert werden sollen. |
erforderlich |
num_timed_runs |
int
|
Anzahl der zeitlich begrenzten Durchläufe für die Profilerstellung. Der Standardwert ist 100. |
100
|
num_warmup_runs |
int
|
Anzahl der Aufwärmläufe, bevor die eigentliche Profilerstellung beginnt. Standard ist 10. |
10
|
min_time |
float
|
Mindestzeit in Sekunden für die Profilerstellung eines Modells. Der Standardwert ist 60. |
60
|
imgsz |
int
|
Größe des Bildes, das bei der Profilerstellung verwendet wird. Standard ist 640. |
640
|
half |
bool
|
Flag, das angibt, ob für die Profilerstellung halbgenaue Fließkommazahlen verwendet werden sollen. |
True
|
trt |
bool
|
Flagge, die angibt, ob das Profil mit TensorRT erstellt werden soll. Die Voreinstellung ist True. |
True
|
device |
device
|
Das für die Profilerstellung verwendete Gerät. Wenn Keine, wird es automatisch ermittelt. |
None
|
Quellcode in ultralytics/utils/benchmarks.py
generate_results_dict(model_name, t_onnx, t_engine, model_info)
staticmethod
Erzeugt ein Wörterbuch mit Modelldetails wie Name, Parameter, GFLOPS und Geschwindigkeitsmetriken.
Quellcode in ultralytics/utils/benchmarks.py
generate_table_row(model_name, t_onnx, t_engine, model_info)
Erzeugt eine formatierte Zeichenkette für eine Tabellenzeile, die Details zur Modellleistung und Metrik enthält.
Quellcode in ultralytics/utils/benchmarks.py
get_files()
Gibt eine Liste der Pfade für alle relevanten Modelldateien zurück, die der Benutzer angegeben hat.
Quellcode in ultralytics/utils/benchmarks.py
get_onnx_model_info(onnx_file)
Ruft die Informationen ab, einschließlich der Anzahl der Schichten, Parameter, Gradienten und FLOPs für eine ONNX Modell Datei.
Quellcode in ultralytics/utils/benchmarks.py
iterative_sigma_clipping(data, sigma=2, max_iters=3)
staticmethod
Wendet einen iterativen Sigma-Clipping-Algorithmus auf die angegebenen Daten mal Anzahl der Iterationen an.
Quellcode in ultralytics/utils/benchmarks.py
print_table(table_rows)
staticmethod
Formatiert und druckt eine Vergleichstabelle für verschiedene Modelle mit vorgegebenen Statistiken und Leistungsdaten.
Quellcode in ultralytics/utils/benchmarks.py
profile()
Protokolliert die Benchmarking-Ergebnisse eines Modells, prüft die Metriken gegen den Boden und gibt die Ergebnisse zurück.
Quellcode in ultralytics/utils/benchmarks.py
profile_onnx_model(onnx_file, eps=0.001)
Profiliert ein ONNX Modell, indem es mehrfach ausgeführt wird, und gibt den Mittelwert und die Standardabweichung der Lauf Zeiten zurück.
Quellcode in ultralytics/utils/benchmarks.py
profile_tensorrt_model(engine_file, eps=0.001)
Erstelle ein Profil des Modells TensorRT und messe die durchschnittliche Laufzeit und die Standardabweichung zwischen den Läufen.
Quellcode in ultralytics/utils/benchmarks.py
ultralytics.utils.benchmarks.benchmark(model=WEIGHTS_DIR / 'yolov8n.pt', data=None, imgsz=160, half=False, int8=False, device='cpu', verbose=False)
Vergleiche ein YOLO Modell in verschiedenen Formaten auf Geschwindigkeit und Genauigkeit.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
model |
str | Path | optional
|
Pfad zu der Modelldatei oder dem Verzeichnis. Standard ist Path(SETTINGS['weights_dir']) / 'yolov8n.pt'. |
WEIGHTS_DIR / 'yolov8n.pt'
|
data |
str
|
Datensatz, der ausgewertet werden soll. Wird von TASK2DATA geerbt, wenn er nicht übergeben wird. Der Standardwert ist None. |
None
|
imgsz |
int
|
Bildgröße für den Benchmark. Standard ist 160. |
160
|
half |
bool
|
Verwende die halbe Genauigkeit für das Modell, wenn True. Standard ist False. |
False
|
int8 |
bool
|
Verwende int8-Präzision für das Modell, wenn True. Standard ist False. |
False
|
device |
str
|
Gerät, auf dem der Benchmark ausgeführt werden soll, entweder "cpu" oder "cuda". Standard ist "cpu". |
'cpu'
|
verbose |
bool | float | optional
|
Wenn True oder eine Fließkommazahl, werden die Benchmarks mit der angegebenen Metrik bestätigt. Standard ist False. |
False
|
Retouren:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
df |
DataFrame
|
Ein Pandas DataFrame mit Benchmark-Ergebnissen für jedes Format, einschließlich Dateigröße, Metrik und Inferenzzeit. |
Beispiel
Quellcode in ultralytics/utils/benchmarks.py
49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 |
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