Referencia para ultralytics/utils/benchmarks.py
Nota
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ultralytics.utils.benchmarks.RF100Benchmark
Código fuente en ultralytics/utils/benchmarks.py
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|
__init__()
Función para la inicialización de RF100Benchmark.
evaluate(yaml_path, val_log_file, eval_log_file, list_ind)
Evaluación del modelo sobre los resultados de la validación.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
yaml_path |
str
|
Ruta del archivo YAML. |
necesario |
val_log_file |
str
|
val_log_file ruta. |
necesario |
eval_log_file |
str
|
eval_log_file ruta. |
necesario |
list_ind |
int
|
Índice del conjunto de datos actual. |
necesario |
Código fuente en ultralytics/utils/benchmarks.py
fix_yaml(path)
Función para fijar el tren yaml y la ruta val.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
path |
str
|
Ruta del archivo YAML. |
necesario |
Código fuente en ultralytics/utils/benchmarks.py
parse_dataset(ds_link_txt='datasets_links.txt')
Analiza los enlaces de los conjuntos de datos y descárgalos.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
ds_link_txt |
str
|
Ruta al archivo dataset_links. |
'datasets_links.txt'
|
Código fuente en ultralytics/utils/benchmarks.py
set_key(api_key)
Establece la clave API Roboflow para el procesamiento.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
api_key |
str
|
La clave de la API. |
necesario |
ultralytics.utils.benchmarks.ProfileModels
Clase ProfileModels para perfilar diferentes modelos en ONNX y TensorRT.
Esta clase perfila el rendimiento de diferentes modelos, devolviendo resultados como la velocidad del modelo y los FLOPs.
Atributos:
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
paths |
list
|
Trayectorias de los modelos a perfilar. |
num_timed_runs |
int
|
Número de ejecuciones cronometradas para el perfilado. Por defecto es 100. |
num_warmup_runs |
int
|
Número de ejecuciones de calentamiento antes del perfilado. Por defecto es 10. |
min_time |
float
|
Número mínimo de segundos para hacer el perfil. Por defecto es 60. |
imgsz |
int
|
Tamaño de imagen utilizado en los modelos. Por defecto es 640. |
Métodos:
Nombre | Descripción |
---|---|
profile |
Perfila los modelos e imprime el resultado. |
Ejemplo
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|
__init__(paths, num_timed_runs=100, num_warmup_runs=10, min_time=60, imgsz=640, half=True, trt=True, device=None)
Inicializa la clase ProfileModels para los modelos de perfilado.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
paths |
list
|
Lista de rutas de los modelos que se van a perfilar. |
necesario |
num_timed_runs |
int
|
Número de ejecuciones cronometradas para el perfilado. Por defecto es 100. |
100
|
num_warmup_runs |
int
|
Número de ejecuciones de calentamiento antes de que comience el perfilado real. Por defecto es 10. |
10
|
min_time |
float
|
Tiempo mínimo en segundos para perfilar un modelo. Por defecto es 60. |
60
|
imgsz |
int
|
Tamaño de la imagen utilizada durante el perfilado. Por defecto es 640. |
640
|
half |
bool
|
Bandera para indicar si se utiliza la coma flotante de media precisión para el perfilado. |
True
|
trt |
bool
|
Bandera para indicar si se debe perfilar utilizando TensorRT. Por defecto es Verdadero. |
True
|
device |
device
|
Dispositivo utilizado para el perfilado. Si es Ninguno, se determina automáticamente. |
None
|
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generate_results_dict(model_name, t_onnx, t_engine, model_info)
staticmethod
Genera un diccionario de detalles del modelo, incluyendo nombre, parámetros, GFLOPS y métricas de velocidad.
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generate_table_row(model_name, t_onnx, t_engine, model_info)
Genera una cadena formateada para una fila de la tabla que incluye el rendimiento del modelo y los detalles de las métricas.
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get_files()
Devuelve una lista con las rutas de todos los archivos de modelo relevantes que haya indicado el usuario.
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get_onnx_model_info(onnx_file)
Recupera la información, incluido el número de capas, parámetros, gradientes y FLOPs de un modelo ONNX archivo.
Código fuente en ultralytics/utils/benchmarks.py
iterative_sigma_clipping(data, sigma=2, max_iters=3)
staticmethod
Aplica un algoritmo iterativo de recorte sigma a los datos dados multiplicado por el número de iteraciones.
Código fuente en ultralytics/utils/benchmarks.py
print_table(table_rows)
staticmethod
Forma e imprime una tabla comparativa de diferentes modelos con las estadísticas y datos de rendimiento dados.
Código fuente en ultralytics/utils/benchmarks.py
profile()
Registra los resultados de la evaluación comparativa de un modelo, comprueba las métricas respecto al suelo y devuelve los resultados.
Código fuente en ultralytics/utils/benchmarks.py
profile_onnx_model(onnx_file, eps=0.001)
Perfila un modelo ONNX ejecutándolo varias veces y devuelve la media y la desviación típica de los tiempos de ejecución de ejecución.
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profile_tensorrt_model(engine_file, eps=0.001)
Perfila el modelo TensorRT , midiendo el tiempo medio de ejecución y la desviación estándar entre ejecuciones.
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ultralytics.utils.benchmarks.benchmark(model=WEIGHTS_DIR / 'yolov8n.pt', data=None, imgsz=160, half=False, int8=False, device='cpu', verbose=False)
Compara la velocidad y precisión de un modelo YOLO en diferentes formatos.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
model |
str | Path | optional
|
Ruta al archivo o directorio del modelo. Por defecto es Ruta(AJUSTES['directorio_pesos']) / 'yolov8n.pt'. |
WEIGHTS_DIR / 'yolov8n.pt'
|
data |
str
|
Conjunto de datos sobre el que evaluar, heredado de TASK2DATA si no se pasa. Por defecto es Ninguno. |
None
|
imgsz |
int
|
Tamaño de la imagen para el punto de referencia. Por defecto es 160. |
160
|
half |
bool
|
Utiliza media precisión para el modelo si es Verdadero. Por defecto es Falso. |
False
|
int8 |
bool
|
Utiliza precisión int8 para el modelo si es Verdadero. Por defecto es Falso. |
False
|
device |
str
|
Dispositivo en el que se ejecutará la prueba, ya sea "cpu" o "cuda". Por defecto es "cpu". |
'cpu'
|
verbose |
bool | float | optional
|
Si es True o un valor flotante, afirma que los puntos de referencia pasan con la métrica dada. Por defecto es Falso. |
False
|
Devuelve:
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
df |
DataFrame
|
Un DataFrame de pandas con los resultados de las pruebas comparativas para cada formato, incluido el tamaño del archivo, métrica y tiempo de inferencia. |
Código fuente en ultralytics/utils/benchmarks.py
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