TFLite, ONNX, CoreML, TensorRT Exportación

📚 Esta guía explica cómo exportar un modelo YOLOv5 🚀 entrenado de PyTorch a los formatos ONNX y TorchScript .

Antes de empezar

Clonar repo e instalar requirements.txt en un Python>=3.8.0 incluyendo PyTorch>=1.8. Los modelos y conjuntos de datos se descargan automáticamente de la últimaversión de YOLOv5 .

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt  # install

Para TensorRT ejemplo de exportación (requiere GPU) consulta nuestro Colab cuaderno sección apéndice.

Formatos

YOLOv5 la inferencia se admite oficialmente en 11 formatos:

💡 Consejo profesional: Exporta a ONNX o OpenVINO para aumentar hasta 3 veces la velocidad de CPU . Consulta las pruebas deCPU . 💡 Consejo de experto: Exporta a TensorRT para aumentar hasta 5 veces la velocidad de GPU . Consulta las pruebas de GPU .

Formato	`export.py --include`	Modelo
PyTorch	-	`yolov5s.pt`
TorchScript	`torchscript`	`yolov5s.torchscript`
ONNX	`onnx`	`yolov5s.onnx`
OpenVINO	`openvino`	`yolov5s_openvino_model/`
TensorRT	`engine`	`yolov5s.engine`
CoreML	`coreml`	`yolov5s.mlmodel`
TensorFlow SavedModel	`saved_model`	`yolov5s_saved_model/`
TensorFlow GraphDef	`pb`	`yolov5s.pb`
TensorFlow Lite	`tflite`	`yolov5s.tflite`
TensorFlow Arista TPU	`edgetpu`	`yolov5s_edgetpu.tflite`
TensorFlow.js	`tfjs`	`yolov5s_web_model/`
PaddlePaddle	`paddle`	`yolov5s_paddle_model/`

Puntos de referencia

Las pruebas de rendimiento que se indican a continuación se ejecutan en un Colab Pro con el portátil tutorial YOLOv5 . Para reproducir:

python benchmarks.py --weights yolov5s.pt --imgsz 640 --device 0

Colab Pro V100 GPU

benchmarks: weights=/content/yolov5/yolov5s.pt, imgsz=640, batch_size=1, data=/content/yolov5/data/coco128.yaml, device=0, half=False, test=False
Checking setup...
YOLOv5 🚀 v6.1-135-g7926afc torch 1.10.0+cu111 CUDA:0 (Tesla V100-SXM2-16GB, 16160MiB)
Setup complete ✅ (8 CPUs, 51.0 GB RAM, 46.7/166.8 GB disk)

Benchmarks complete (458.07s)
                   Format  mAP@0.5:0.95  Inference time (ms)
0                 PyTorch        0.4623                10.19
1             TorchScript        0.4623                 6.85
2                    ONNX        0.4623                14.63
3                OpenVINO           NaN                  NaN
4                TensorRT        0.4617                 1.89
5                  CoreML           NaN                  NaN
6   TensorFlow SavedModel        0.4623                21.28
7     TensorFlow GraphDef        0.4623                21.22
8         TensorFlow Lite           NaN                  NaN
9     TensorFlow Edge TPU           NaN                  NaN
10          TensorFlow.js           NaN                  NaN

Colab Pro CPU

benchmarks: weights=/content/yolov5/yolov5s.pt, imgsz=640, batch_size=1, data=/content/yolov5/data/coco128.yaml, device=cpu, half=False, test=False
Checking setup...
YOLOv5 🚀 v6.1-135-g7926afc torch 1.10.0+cu111 CPU
Setup complete ✅ (8 CPUs, 51.0 GB RAM, 41.5/166.8 GB disk)

Benchmarks complete (241.20s)
                   Format  mAP@0.5:0.95  Inference time (ms)
0                 PyTorch        0.4623               127.61
1             TorchScript        0.4623               131.23
2                    ONNX        0.4623                69.34
3                OpenVINO        0.4623                66.52
4                TensorRT           NaN                  NaN
5                  CoreML           NaN                  NaN
6   TensorFlow SavedModel        0.4623               123.79
7     TensorFlow GraphDef        0.4623               121.57
8         TensorFlow Lite        0.4623               316.61
9     TensorFlow Edge TPU           NaN                  NaN
10          TensorFlow.js           NaN                  NaN

Exportar un modelo entrenado YOLOv5

Este comando exporta un modelo YOLOv5s preentrenado a los formatos TorchScript y ONNX . yolov5s.pt es el modelo "pequeño", el segundo modelo más pequeño disponible. Otras opciones son yolov5n.pt, yolov5m.pt, yolov5l.pt y yolov5x.ptjunto con sus homólogos P6, es decir yolov5s6.pt o tu propio punto de control de entrenamiento personalizado, es decir runs/exp/weights/best.pt. Para más detalles sobre todos los modelos disponibles, consulta nuestro LÉEME tabla.

python export.py --weights yolov5s.pt --include torchscript onnx

💡 ProTip: Añadir --half para exportar modelos a FP16 medio precisión para archivos de menor tamaño

Salida:

export: data=data/coco128.yaml, weights=['yolov5s.pt'], imgsz=[640, 640], batch_size=1, device=cpu, half=False, inplace=False, train=False, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=12, verbose=False, workspace=4, nms=False, agnostic_nms=False, topk_per_class=100, topk_all=100, iou_thres=0.45, conf_thres=0.25, include=['torchscript', 'onnx']
YOLOv5 🚀 v6.2-104-ge3e5122 Python-3.8.0 torch-1.12.1+cu113 CPU

Downloading https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/yolov5s.pt to yolov5s.pt...
100% 14.1M/14.1M [00:00<00:00, 274MB/s]

Fusing layers...
YOLOv5s summary: 213 layers, 7225885 parameters, 0 gradients

PyTorch: starting from yolov5s.pt with output shape (1, 25200, 85) (14.1 MB)

TorchScript: starting export with torch 1.12.1+cu113...
TorchScript: export success ✅ 1.7s, saved as yolov5s.torchscript (28.1 MB)

ONNX: starting export with onnx 1.12.0...
ONNX: export success ✅ 2.3s, saved as yolov5s.onnx (28.0 MB)

Export complete (5.5s)
Results saved to /content/yolov5
Detect:          python detect.py --weights yolov5s.onnx
Validate:        python val.py --weights yolov5s.onnx
PyTorch Hub:     model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', 'yolov5s.onnx')
Visualize:       https://netron.app/

Los 3 modelos exportados se guardarán junto al modelo original de PyTorch :

YOLO lugares de exportación

Se recomienda el Visor de Netron para visualizar los modelos exportados:

YOLO visualización del modelo

Ejemplos de uso del modelo exportado

detect.py ejecuta la inferencia sobre los modelos exportados:

python detect.py --weights yolov5s.pt                 # PyTorch
                           yolov5s.torchscript        # TorchScript
                           yolov5s.onnx               # ONNX Runtime or OpenCV DNN with dnn=True
                           yolov5s_openvino_model     # OpenVINO
                           yolov5s.engine             # TensorRT
                           yolov5s.mlmodel            # CoreML (macOS only)
                           yolov5s_saved_model        # TensorFlow SavedModel
                           yolov5s.pb                 # TensorFlow GraphDef
                           yolov5s.tflite             # TensorFlow Lite
                           yolov5s_edgetpu.tflite     # TensorFlow Edge TPU
                           yolov5s_paddle_model       # PaddlePaddle

val.py ejecuta la validación de los modelos exportados:

python val.py --weights yolov5s.pt                 # PyTorch
                        yolov5s.torchscript        # TorchScript
                        yolov5s.onnx               # ONNX Runtime or OpenCV DNN with dnn=True
                        yolov5s_openvino_model     # OpenVINO
                        yolov5s.engine             # TensorRT
                        yolov5s.mlmodel            # CoreML (macOS Only)
                        yolov5s_saved_model        # TensorFlow SavedModel
                        yolov5s.pb                 # TensorFlow GraphDef
                        yolov5s.tflite             # TensorFlow Lite
                        yolov5s_edgetpu.tflite     # TensorFlow Edge TPU
                        yolov5s_paddle_model       # PaddlePaddle

Utiliza PyTorch Hub con los modelos exportados de YOLOv5 :

import torch

# Model
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s.pt")
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s.torchscript ")  # TorchScript
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s.onnx")  # ONNX Runtime
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s_openvino_model")  # OpenVINO
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s.engine")  # TensorRT
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s.mlmodel")  # CoreML (macOS Only)
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s_saved_model")  # TensorFlow SavedModel
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s.pb")  # TensorFlow GraphDef
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s.tflite")  # TensorFlow Lite
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s_edgetpu.tflite")  # TensorFlow Edge TPU
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s_paddle_model")  # PaddlePaddle

# Images
img = "https://ultralytics.com/images/zidane.jpg"  # or file, Path, PIL, OpenCV, numpy, list

# Inference
results = model(img)

# Results
results.print()  # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.

Inferencia DNN OpenCV

Inferencia OpenCV con modelos ONNX :

python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx

python detect.py --weights yolov5s.onnx --dnn  # detect
python val.py --weights yolov5s.onnx --dnn  # validate

Inferencia C

YOLOv5 Inferencia de DNN C++ de OpenCV en ejemplos de modelos exportados de ONNX :

YOLOv5 OpenVINO Ejemplos de inferencia en C++:

TensorFlowInferencia del navegador web .js

https://aukerul-shuvo.github.io/YOLOv5_TensorFlow-JS/

Entornos compatibles

Ultralytics proporciona una serie de entornos listos para usar, cada uno de ellos preinstalado con dependencias esenciales como CUDA, CUDNN Pythony PyTorchpara poner en marcha tus proyectos.

Cuadernos gratuitos GPU:
Google La Nube: Guía de inicio rápido de GCP
Amazon: Guía de inicio rápido de AWS
Azure: Guía de inicio rápido de AzureML
Docker: Guía de inicio rápido de Docker

Estado del proyecto

Este distintivo indica que todas las pruebas de Integración Continua (IC) de las Acciones de GitHub deYOLOv5 se han superado con éxito. Estas pruebas de IC comprueban rigurosamente la funcionalidad y el rendimiento de YOLOv5 en varios aspectos clave: formación, validación, inferencia, exportación y puntos de referencia. Garantizan un funcionamiento coherente y fiable en macOS, Windows y Ubuntu, con pruebas realizadas cada 24 horas y con cada nueva confirmación.

📅 C reado hace 1 año ✏️ Actualizado hace 1 mes