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Exportación MNN para modelos YOLO11 e implementación

MNN

Arquitectura MNN

MNN es un framework de aprendizaje profundo altamente eficiente y ligero. Soporta la inferencia y el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo y tiene un rendimiento líder en la industria para la inferencia y el entrenamiento en el dispositivo. En la actualidad, MNN se ha integrado en más de 30 aplicaciones de Alibaba Inc, como Taobao, Tmall, Youku, DingTalk, Xianyu, etc., cubriendo más de 70 escenarios de uso como la transmisión en vivo, la captura de vídeo corto, la recomendación de búsqueda, la búsqueda de productos por imagen, el marketing interactivo, la distribución de equidad, el control de riesgos de seguridad. Además, MNN también se utiliza en dispositivos integrados, como el IoT.

Exportar a MNN: Convirtiendo su modelo YOLO11

Puede ampliar la compatibilidad del modelo y la flexibilidad de implementación convirtiendo los modelos de Ultralytics YOLO al formato MNN. Esta conversión optimiza sus modelos para entornos móviles e integrados, lo que garantiza un rendimiento eficiente en dispositivos con recursos limitados.

Instalación

Para instalar los paquetes necesarios, ejecute:

Instalación

# Install the required package for YOLO11 and MNN
pip install ultralytics
pip install MNN

Uso

Todos los modelos Ultralytics YOLO11 están diseñados para admitir la exportación de fábrica, lo que facilita su integración en tu flujo de trabajo de implementación preferido. Puedes ver la lista completa de formatos de exportación y opciones de configuración compatibles para elegir la mejor configuración para tu aplicación.

Uso

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to MNN format
model.export(format="mnn")  # creates 'yolo11n.mnn'

# Load the exported MNN model
mnn_model = YOLO("yolo11n.mnn")

# Run inference
results = mnn_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLO11n PyTorch model to MNN format
yolo export model=yolo11n.pt format=mnn # creates 'yolo11n.mnn'

# Run inference with the exported model
yolo predict model='yolo11n.mnn' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Argumentos de exportación

Argumento Tipo Predeterminado Descripción
format str 'mnn' Formato de destino para el modelo exportado, que define la compatibilidad con varios entornos de implementación.
imgsz int o tuple 640 Tamaño de imagen deseado para la entrada del modelo. Puede ser un entero para imágenes cuadradas o una tupla (height, width) para dimensiones específicas.
half bool False Activa la cuantización FP16 (media precisión), reduciendo el tamaño del modelo y, potencialmente, acelerando la inferencia en hardware compatible.
int8 bool False Activa la cuantización INT8, comprimiendo aún más el modelo y acelerando la inferencia con una pérdida mínima de precisión, principalmente para dispositivos de borde.
batch int 1 Especifica el tamaño del lote de inferencia del modelo exportado o el número máximo de imágenes que el modelo exportado procesará simultáneamente en predict modo.
device str None Especifica el dispositivo para la exportación: GPU (device=0), CPU (device=cpu), MPS para Apple silicon (device=mps).

Para obtener más detalles sobre el proceso de exportación, visita la página de documentación de Ultralytics sobre la exportación.

Inferencia solo con MNN

Se implementa una función que se basa únicamente en MNN para la inferencia y el preprocesamiento de YOLO11, proporcionando versiones en python y C++ para facilitar la implementación en cualquier escenario.

MNN

import argparse

import MNN
import MNN.cv as cv2
import MNN.numpy as np


def inference(model, img, precision, backend, thread):
    config = {}
    config["precision"] = precision
    config["backend"] = backend
    config["numThread"] = thread
    rt = MNN.nn.create_runtime_manager((config,))
    # net = MNN.nn.load_module_from_file(model, ['images'], ['output0'], runtime_manager=rt)
    net = MNN.nn.load_module_from_file(model, [], [], runtime_manager=rt)
    original_image = cv2.imread(img)
    ih, iw, _ = original_image.shape
    length = max((ih, iw))
    scale = length / 640
    image = np.pad(original_image, [[0, length - ih], [0, length - iw], [0, 0]], "constant")
    image = cv2.resize(
        image, (640, 640), 0.0, 0.0, cv2.INTER_LINEAR, -1, [0.0, 0.0, 0.0], [1.0 / 255.0, 1.0 / 255.0, 1.0 / 255.0]
    )
    image = image[..., ::-1]  # BGR to RGB
    input_var = np.expand_dims(image, 0)
    input_var = MNN.expr.convert(input_var, MNN.expr.NC4HW4)
    output_var = net.forward(input_var)
    output_var = MNN.expr.convert(output_var, MNN.expr.NCHW)
    output_var = output_var.squeeze()
    # output_var shape: [84, 8400]; 84 means: [cx, cy, w, h, prob * 80]
    cx = output_var[0]
    cy = output_var[1]
    w = output_var[2]
    h = output_var[3]
    probs = output_var[4:]
    # [cx, cy, w, h] -> [y0, x0, y1, x1]
    x0 = cx - w * 0.5
    y0 = cy - h * 0.5
    x1 = cx + w * 0.5
    y1 = cy + h * 0.5
    boxes = np.stack([x0, y0, x1, y1], axis=1)
    # ensure ratio is within the valid range [0.0, 1.0]
    boxes = np.clip(boxes, 0, 1)
    # get max prob and idx
    scores = np.max(probs, 0)
    class_ids = np.argmax(probs, 0)
    result_ids = MNN.expr.nms(boxes, scores, 100, 0.45, 0.25)
    print(result_ids.shape)
    # nms result box, score, ids
    result_boxes = boxes[result_ids]
    result_scores = scores[result_ids]
    result_class_ids = class_ids[result_ids]
    for i in range(len(result_boxes)):
        x0, y0, x1, y1 = result_boxes[i].read_as_tuple()
        y0 = int(y0 * scale)
        y1 = int(y1 * scale)
        x0 = int(x0 * scale)
        x1 = int(x1 * scale)
        # clamp to the original image size to handle cases where padding was applied
        x1 = min(iw, x1)
        y1 = min(ih, y1)
        print(result_class_ids[i])
        cv2.rectangle(original_image, (x0, y0), (x1, y1), (0, 0, 255), 2)
    cv2.imwrite("res.jpg", original_image)


if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--model", type=str, required=True, help="the yolo11 model path")
    parser.add_argument("--img", type=str, required=True, help="the input image path")
    parser.add_argument("--precision", type=str, default="normal", help="inference precision: normal, low, high, lowBF")
    parser.add_argument(
        "--backend",
        type=str,
        default="CPU",
        help="inference backend: CPU, OPENCL, OPENGL, NN, VULKAN, METAL, TRT, CUDA, HIAI",
    )
    parser.add_argument("--thread", type=int, default=4, help="inference using thread: int")
    args = parser.parse_args()
    inference(args.model, args.img, args.precision, args.backend, args.thread)

#include <stdio.h>
#include <MNN/ImageProcess.hpp>
#include <MNN/expr/Module.hpp>
#include <MNN/expr/Executor.hpp>
#include <MNN/expr/ExprCreator.hpp>
#include <MNN/expr/Executor.hpp>

#include <cv/cv.hpp>

using namespace MNN;
using namespace MNN::Express;
using namespace MNN::CV;

int main(int argc, const char* argv[]) {
    if (argc < 3) {
        MNN_PRINT("Usage: ./yolo11_demo.out model.mnn input.jpg [forwardType] [precision] [thread]\n");
        return 0;
    }
    int thread = 4;
    int precision = 0;
    int forwardType = MNN_FORWARD_CPU;
    if (argc >= 4) {
        forwardType = atoi(argv[3]);
    }
    if (argc >= 5) {
        precision = atoi(argv[4]);
    }
    if (argc >= 6) {
        thread = atoi(argv[5]);
    }
    MNN::ScheduleConfig sConfig;
    sConfig.type = static_cast<MNNForwardType>(forwardType);
    sConfig.numThread = thread;
    BackendConfig bConfig;
    bConfig.precision = static_cast<BackendConfig::PrecisionMode>(precision);
    sConfig.backendConfig = &bConfig;
    std::shared_ptr<Executor::RuntimeManager> rtmgr = std::shared_ptr<Executor::RuntimeManager>(Executor::RuntimeManager::createRuntimeManager(sConfig));
    if(rtmgr == nullptr) {
        MNN_ERROR("Empty RuntimeManger\n");
        return 0;
    }
    rtmgr->setCache(".cachefile");

    std::shared_ptr<Module> net(Module::load(std::vector<std::string>{}, std::vector<std::string>{}, argv[1], rtmgr));
    auto original_image = imread(argv[2]);
    auto dims = original_image->getInfo()->dim;
    int ih = dims[0];
    int iw = dims[1];
    int len = ih > iw ? ih : iw;
    float scale = len / 640.0;
    std::vector<int> padvals { 0, len - ih, 0, len - iw, 0, 0 };
    auto pads = _Const(static_cast<void*>(padvals.data()), {3, 2}, NCHW, halide_type_of<int>());
    auto image = _Pad(original_image, pads, CONSTANT);
    image = resize(image, Size(640, 640), 0, 0, INTER_LINEAR, -1, {0., 0., 0.}, {1./255., 1./255., 1./255.});
    image = cvtColor(image, COLOR_BGR2RGB);
    auto input = _Unsqueeze(image, {0});
    input = _Convert(input, NC4HW4);
    auto outputs = net->onForward({input});
    auto output = _Convert(outputs[0], NCHW);
    output = _Squeeze(output);
    // output shape: [84, 8400]; 84 means: [cx, cy, w, h, prob * 80]
    auto cx = _Gather(output, _Scalar<int>(0));
    auto cy = _Gather(output, _Scalar<int>(1));
    auto w = _Gather(output, _Scalar<int>(2));
    auto h = _Gather(output, _Scalar<int>(3));
    std::vector<int> startvals { 4, 0 };
    auto start = _Const(static_cast<void*>(startvals.data()), {2}, NCHW, halide_type_of<int>());
    std::vector<int> sizevals { -1, -1 };
    auto size = _Const(static_cast<void*>(sizevals.data()), {2}, NCHW, halide_type_of<int>());
    auto probs = _Slice(output, start, size);
    // [cx, cy, w, h] -> [y0, x0, y1, x1]
    auto x0 = cx - w * _Const(0.5);
    auto y0 = cy - h * _Const(0.5);
    auto x1 = cx + w * _Const(0.5);
    auto y1 = cy + h * _Const(0.5);
    auto boxes = _Stack({x0, y0, x1, y1}, 1);
    // ensure ratio is within the valid range [0.0, 1.0]
    boxes = _Maximum(boxes, _Scalar<float>(0.0f));
    boxes = _Minimum(boxes, _Scalar<float>(1.0f));
    auto scores = _ReduceMax(probs, {0});
    auto ids = _ArgMax(probs, 0);
    auto result_ids = _Nms(boxes, scores, 100, 0.45, 0.25);
    auto result_ptr = result_ids->readMap<int>();
    auto box_ptr = boxes->readMap<float>();
    auto ids_ptr = ids->readMap<int>();
    auto score_ptr = scores->readMap<float>();
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        auto idx = result_ptr[i];
        if (idx < 0) break;
        auto x0 = box_ptr[idx * 4 + 0] * scale;
        auto y0 = box_ptr[idx * 4 + 1] * scale;
        auto x1 = box_ptr[idx * 4 + 2] * scale;
        auto y1 = box_ptr[idx * 4 + 3] * scale;
        // clamp to the original image size to handle cases where padding was applied
        x1 = std::min(static_cast<float>(iw), x1);
        y1 = std::min(static_cast<float>(ih), y1);
        auto class_idx = ids_ptr[idx];
        auto score = score_ptr[idx];
        rectangle(original_image, {x0, y0}, {x1, y1}, {0, 0, 255}, 2);
    }
    if (imwrite("res.jpg", original_image)) {
        MNN_PRINT("result image write to `res.jpg`.\n");
    }
    rtmgr->updateCache();
    return 0;
}

Resumen

En esta guía, presentamos cómo exportar el modelo Ultralytics YOLO11 a MNN y usar MNN para la inferencia. El formato MNN proporciona un excelente rendimiento para las aplicaciones de IA perimetral, lo que lo hace ideal para implementar modelos de visión artificial en dispositivos con recursos limitados.

Para más información sobre su uso, consulta la documentación de MNN.

Preguntas frecuentes

¿Cómo exporto modelos Ultralytics YOLO11 al formato MNN?

Para exportar su modelo Ultralytics YOLO11 al formato MNN, siga estos pasos:

Exportar

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export to MNN format
model.export(format="mnn")  # creates 'yolo11n.mnn' with fp32 weight
model.export(format="mnn", half=True)  # creates 'yolo11n.mnn' with fp16 weight
model.export(format="mnn", int8=True)  # creates 'yolo11n.mnn' with int8 weight

yolo export model=yolo11n.pt format=mnn           # creates 'yolo11n.mnn' with fp32 weight
yolo export model=yolo11n.pt format=mnn half=True # creates 'yolo11n.mnn' with fp16 weight
yolo export model=yolo11n.pt format=mnn int8=True # creates 'yolo11n.mnn' with int8 weight

Para obtener opciones de exportación detalladas, consulta la página Exportar en la documentación.

¿Cómo hago predicciones con un modelo YOLO11 MNN exportado?

Para predecir con un modelo YOLO11 MNN exportado, utiliza el predict función de la clase YOLO.

Predecir

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 MNN model
model = YOLO("yolo11n.mnn")

# Export to MNN format
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")  # predict with `fp32`
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg", half=True)  # predict with `fp16` if device support

for result in results:
    result.show()  # display to screen
    result.save(filename="result.jpg")  # save to disk

yolo predict model='yolo11n.mnn' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'             # predict with `fp32`
yolo predict model='yolo11n.mnn' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' --half=True # predict with `fp16` if device support

¿Qué plataformas son compatibles con MNN?

MNN es versátil y soporta varias plataformas:

  • Móvil: Android, iOS, Harmony.
  • Sistemas Integrados y Dispositivos IoT: Dispositivos como Raspberry Pi y NVIDIA Jetson.
  • Equipos de escritorio y servidores: Linux, Windows y macOS.

¿Cómo puedo implementar modelos Ultralytics YOLO11 MNN en dispositivos móviles?

Para implementar sus modelos YOLO11 en dispositivos móviles:

  1. Compilar para Android: Siga la guía de MNN Android.
  2. Compilar para iOS: Siga la guía de MNN iOS.
  3. Compilar para Harmony: Siga la guía de MNN Harmony.


📅 Creado hace 10 meses ✏️ Actualizado hace 5 meses
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