Exportation Intel OpenVINO

Dans ce guide, nous expliquons comment exporter les modèles YOLO11 au format OpenVINO, ce qui peut fournir jusqu'à 3x d'accélération du CPU, ainsi que l'accélération de l'inférence YOLO sur le matériel GPU et NPU d'Intel.

OpenVINO, abréviation de Open Visual Inference & Neural Network Optimization toolkit, est une boîte à outils complète pour l'optimisation et le déploiement de modèles d'inférence d'IA. Même si le nom contient Visual, OpenVINO prend également en charge diverses tâches supplémentaires, notamment le langage, l'audio, les séries chronologiques, etc.

Regarder : Comment exporter Ultralytics YOLO11 vers le format Intel OpenVINO pour une inférence plus rapide ?

Exemples d'utilisation

Exportez un modèle YOLO11n au format OpenVINO et exécutez l'inférence avec le modèle exporté.

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model
model.export(format="openvino")  # creates 'yolo11n_openvino_model/'

# Load the exported OpenVINO model
ov_model = YOLO("yolo11n_openvino_model/")

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

# Run inference with specified device, available devices: ["intel:gpu", "intel:npu", "intel:cpu"]
results = ov_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg", device="intel:gpu")

# Export a YOLO11n PyTorch model to OpenVINO format
yolo export model=yolo11n.pt format=openvino # creates 'yolo11n_openvino_model/'

# Run inference with the exported model
yolo predict model=yolo11n_openvino_model source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

# Run inference with specified device, available devices: ["intel:gpu", "intel:npu", "intel:cpu"]
yolo predict model=yolo11n_openvino_model source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' device="intel:gpu"

Arguments d'exportation

Pour plus de détails sur le processus d'exportation, consultez la page de la documentation Ultralytics sur l'exportation.

Avantages d'OpenVINO

1. Performance : OpenVINO offre une inférence haute performance en utilisant la puissance des CPU Intel, des GPU intégrés et discrets, et des FPGA.
2. Prise en charge de l'exécution hétérogène : OpenVINO fournit une API pour écrire une seule fois et déployer sur n'importe quel matériel Intel pris en charge (CPU, GPU, FPGA, VPU, etc.).
3. Optimiseur de modèle : OpenVINO fournit un optimiseur de modèle qui importe, convertit et optimise les modèles à partir de frameworks populaires de deep learning tels que PyTorch, TensorFlow, TensorFlow Lite, Keras, ONNX, PaddlePaddle et Caffe.
4. Facilité d'utilisation : La boîte à outils est livrée avec plus de 80 notebooks de tutoriel (y compris l'optimisation de YOLOv8) enseignant différents aspects de la boîte à outils.

Structure d'exportation OpenVINO

Lorsque vous exportez un modèle au format OpenVINO, cela génère un répertoire contenant les éléments suivants :

1. Fichier XML : Décrit la topologie du réseau.
2. Fichier BIN : Contient les données binaires des poids et des biais.
3. Fichier de mappage : contient le mappage des tenseurs de sortie du modèle original aux noms des tenseurs OpenVINO.

Vous pouvez utiliser ces fichiers pour exécuter l'inférence avec le moteur d'inférence OpenVINO.

Utilisation de l'export OpenVINO dans le déploiement

Une fois que votre modèle est exporté avec succès au format OpenVINO, vous avez deux options principales pour exécuter l'inférence :

1. Utilisez la ultralytics package, qui fournit une API de haut niveau et encapsule OpenVINO Runtime.

2. Utiliser le natif openvino package pour un contrôle plus avancé ou personnalisé du comportement d'inférence.

Inférence avec Ultralytics

Le package ultralytics vous permet d'exécuter facilement l'inférence à l'aide du modèle OpenVINO exporté via la méthode predict. Vous pouvez également spécifier le périphérique cible (par exemple, intel:gpu, intel:npu, intel:cpu) en utilisant l'argument device.

from ultralytics import YOLO

# Load the exported OpenVINO model
ov_model = YOLO("yolo11n_openvino_model/")  # the path of your exported OpenVINO model
# Run inference with the exported model
ov_model.predict(device="intel:gpu")  # specify the device you want to run inference on

Cette approche est idéale pour le prototypage rapide ou le déploiement lorsque vous n'avez pas besoin d'un contrôle total sur le pipeline d'inférence.

Inférence avec OpenVINO Runtime

L'environnement d'exécution OpenVINO fournit une API unifiée pour l'inférence sur tous les matériels Intel pris en charge. Il offre également des fonctionnalités avancées telles que l'équilibrage de charge sur les matériels Intel et l'exécution asynchrone. Pour plus d'informations sur l'exécution de l'inférence, consultez les notebooks YOLO11.

N'oubliez pas que vous aurez besoin des fichiers XML et BIN, ainsi que des paramètres spécifiques à l'application, tels que la taille d'entrée, le facteur d'échelle pour la normalisation, etc., pour configurer et utiliser correctement le modèle avec le Runtime.

Dans votre application de déploiement, vous effectuerez généralement les étapes suivantes :

1. Initialiser OpenVINO en créant core = Core().
2. Charger le modèle en utilisant le core.read_model() méthode.
3. Compiler le modèle en utilisant le core.compile_model() fonction.
4. Préparer l'entrée (image, texte, audio, etc.).
5. Exécuter l'inférence en utilisant compiled_model(input_data).

Pour des étapes plus détaillées et des extraits de code, consultez la documentation OpenVINO ou le tutoriel API.

Benchmarks OpenVINO YOLO11

L'équipe Ultralytics a comparé les performances de YOLO11 sur divers formats de modèles et précisions, en évaluant la vitesse et l'exactitude sur différents appareils Intel compatibles avec OpenVINO.

CPU Intel Core

La série Intel® Core® est une gamme de processeurs haute performance d'Intel. La gamme comprend les Core i3 (entrée de gamme), Core i5 (milieu de gamme), Core i7 (haut de gamme) et Core i9 (performances extrêmes). Chaque série répond à différents besoins informatiques et budgets, des tâches quotidiennes aux charges de travail professionnelles exigeantes. À chaque nouvelle génération, des améliorations sont apportées aux performances, à l'efficacité énergétique et aux fonctionnalités.

Les benchmarks ci-dessous sont exécutés sur un CPU Intel® Core® i9-12900KS de 12e génération avec une précision FP32.

Intel® Core™ Ultra

La série Intel® Core™ Ultra™ représente une nouvelle référence en matière de calcul haute performance, conçue pour répondre aux demandes en constante évolution des utilisateurs modernes, des joueurs et des créateurs aux professionnels tirant parti de l'IA. Cette gamme de nouvelle génération est plus qu'une série de CPU traditionnelle ; elle combine de puissants cœurs de CPU, des capacités de GPU haute performance intégrées et une unité de traitement neuronal (NPU) dédiée au sein d'une seule puce, offrant une solution unifiée pour diverses charges de travail informatiques intensives.

Au cœur de l'architecture Intel® Core Ultra™ se trouve une conception hybride qui permet des performances exceptionnelles dans les tâches de traitement traditionnelles, les charges de travail accélérées par GPU et les opérations basées sur l'IA. L'inclusion du NPU améliore l'inférence de l'IA sur l'appareil, permettant un apprentissage automatique et un traitement des données plus rapides et plus efficaces dans un large éventail d'applications.

La famille Core Ultra™ comprend différents modèles adaptés aux différents besoins de performance, avec des options allant des conceptions écoénergétiques aux variantes haute puissance marquées par la désignation « H »—idéales pour les ordinateurs portables et les formats compacts qui exigent une puissance de calcul importante. Dans toute la gamme, les utilisateurs bénéficient de la synergie de l'intégration du CPU, du GPU et du NPU, offrant une efficacité, une réactivité et des capacités multitâches remarquables.

Dans le cadre de l'innovation continue d'Intel, la série Core Ultra™ établit une nouvelle norme pour l'informatique du futur. Avec de nombreux modèles disponibles et d'autres à venir, cette série souligne l'engagement d'Intel à fournir des solutions de pointe pour la prochaine génération d'appareils intelligents améliorés par l'IA.

Les benchmarks ci-dessous sont exécutés sur Intel® Core™ Ultra™ 7 258V et Intel® Core™ Ultra™ 7 265K avec une précision FP32 et INT8.

Intel® Core™ Ultra™ 7 258V

Bancs d'essai

GPU Intel® Arc™ intégréeIntel® Lunar Lake CPUNPU Intel® AI Boost intégrée

Résultats détaillés des benchmarks

Modèle	Format	Précision	Statut	Taille (Mo)	métriques/mAP50-95(B)	Temps d'inférence (ms/im)
YOLO11n	PyTorch	FP32	✅	5.4	0.5052	32.27
YOLO11n	OpenVINO	FP32	✅	10.4	0.5068	11.84
YOLO11n	OpenVINO	INT8	✅	3.3	0.4969	11.24
YOLO11s	PyTorch	FP32	✅	18.4	0.5776	92.09
YOLO11s	OpenVINO	FP32	✅	36.4	0.5797	14.82
YOLO11s	OpenVINO	INT8	✅	9.8	0.5751	12.88
YOLO11m	PyTorch	FP32	✅	38.8	0.6262	277.24
YOLO11m	OpenVINO	FP32	✅	77.1	0.6306	22.94
YOLO11m	OpenVINO	INT8	✅	20.2	0.6126	17.85
YOLO11l	PyTorch	FP32	✅	49.0	0.6361	348.97
YOLO11l	OpenVINO	FP32	✅	97.3	0.6365	27.34
YOLO11l	OpenVINO	INT8	✅	25.7	0.6242	20.83
YOLO11x	PyTorch	FP32	✅	109.3	0.6984	666.07
YOLO11x	OpenVINO	FP32	✅	217.8	0.6890	39.09
YOLO11x	OpenVINO	INT8	✅	55.9	0.6856	30.60

Résultats détaillés des benchmarks

Modèle	Format	Précision	Statut	Taille (Mo)	métriques/mAP50-95(B)	Temps d'inférence (ms/im)
YOLO11n	PyTorch	FP32	✅	5.4	0.5052	32.27
YOLO11n	OpenVINO	FP32	✅	10.4	0.5077	32.55
YOLO11n	OpenVINO	INT8	✅	3.3	0.4980	22.98
YOLO11s	PyTorch	FP32	✅	18.4	0.5776	92.09
YOLO11s	OpenVINO	FP32	✅	36.4	0.5782	98.38
YOLO11s	OpenVINO	INT8	✅	9.8	0.5745	52.84
YOLO11m	PyTorch	FP32	✅	38.8	0.6262	277.24
YOLO11m	OpenVINO	FP32	✅	77.1	0.6307	275.74
YOLO11m	OpenVINO	INT8	✅	20.2	0.6172	132.63
YOLO11l	PyTorch	FP32	✅	49.0	0.6361	348.97
YOLO11l	OpenVINO	FP32	✅	97.3	0.6361	348.97
YOLO11l	OpenVINO	INT8	✅	25.7	0.6240	171.36
YOLO11x	PyTorch	FP32	✅	109.3	0.6984	666.07
YOLO11x	OpenVINO	FP32	✅	217.8	0.6900	783.16
YOLO11x	OpenVINO	INT8	✅	55.9	0.6890	346.82

Résultats détaillés des benchmarks

Modèle	Format	Précision	Statut	Taille (Mo)	métriques/mAP50-95(B)	Temps d'inférence (ms/im)
YOLO11n	PyTorch	FP32	✅	5.4	0.5052	32.27
YOLO11n	OpenVINO	FP32	✅	10.4	0.5085	8.33
YOLO11n	OpenVINO	INT8	✅	3.3	0.5019	8.91
YOLO11s	PyTorch	FP32	✅	18.4	0.5776	92.09
YOLO11s	OpenVINO	FP32	✅	36.4	0.5788	9.72
YOLO11s	OpenVINO	INT8	✅	9.8	0.5710	10.58
YOLO11m	PyTorch	FP32	✅	38.8	0.6262	277.24
YOLO11m	OpenVINO	FP32	✅	77.1	0.6301	19.41
YOLO11m	OpenVINO	INT8	✅	20.2	0.6124	18.26
YOLO11l	PyTorch	FP32	✅	49.0	0.6361	348.97
YOLO11l	OpenVINO	FP32	✅	97.3	0.6362	23.70
YOLO11l	OpenVINO	INT8	✅	25.7	0.6240	21.40
YOLO11x	PyTorch	FP32	✅	109.3	0.6984	666.07
YOLO11x	OpenVINO	FP32	✅	217.8	0.6892	43.91
YOLO11x	OpenVINO	INT8	✅	55.9	0.6890	34.04

Intel® Core™ Ultra™ 7 265K

Bancs d'essai

GPU Intel® Arc™ intégréeIntel® Arrow Lake CPUNPU Intel® AI Boost intégrée

Résultats détaillés des benchmarks

Modèle	Format	Précision	Statut	Taille (Mo)	métriques/mAP50-95(B)	Temps d'inférence (ms/im)
YOLO11n	PyTorch	FP32	✅	5.4	0.5072	16.29
YOLO11n	OpenVINO	FP32	✅	10.4	0.5079	13.13
YOLO11n	OpenVINO	INT8	✅	3.3	0.4976	8.86
YOLO11s	PyTorch	FP32	✅	18.4	0.5771	39.61
YOLO11s	OpenVINO	FP32	✅	36.4	0.5808	18.26
YOLO11s	OpenVINO	INT8	✅	9.8	0.5726	13.24
YOLO11m	PyTorch	FP32	✅	38.8	0.6258	100.65
YOLO11m	OpenVINO	FP32	✅	77.1	0.6310	43.50
YOLO11m	OpenVINO	INT8	✅	20.2	0.6137	20.90
YOLO11l	PyTorch	FP32	✅	49.0	0.6367	131.37
YOLO11l	OpenVINO	FP32	✅	97.3	0.6371	54.52
YOLO11l	OpenVINO	INT8	✅	25.7	0.6226	27.36
YOLO11x	PyTorch	FP32	✅	109.3	0.6990	212.45
YOLO11x	OpenVINO	FP32	✅	217.8	0.6884	112.76
YOLO11x	OpenVINO	INT8	✅	55.9	0.6900	52.06

Résultats détaillés des benchmarks

Modèle	Format	Précision	Statut	Taille (Mo)	métriques/mAP50-95(B)	Temps d'inférence (ms/im)
YOLO11n	PyTorch	FP32	✅	5.4	0.5072	16.29
YOLO11n	OpenVINO	FP32	✅	10.4	0.5077	15.04
YOLO11n	OpenVINO	INT8	✅	3.3	0.4980	11.60
YOLO11s	PyTorch	FP32	✅	18.4	0.5771	39.61
YOLO11s	OpenVINO	FP32	✅	36.4	0.5782	33.45
YOLO11s	OpenVINO	INT8	✅	9.8	0.5745	20.64
YOLO11m	PyTorch	FP32	✅	38.8	0.6258	100.65
YOLO11m	OpenVINO	FP32	✅	77.1	0.6307	81.15
YOLO11m	OpenVINO	INT8	✅	20.2	0.6172	44.63
YOLO11l	PyTorch	FP32	✅	49.0	0.6367	131.37
YOLO11l	OpenVINO	FP32	✅	97.3	0.6409	103.77
YOLO11l	OpenVINO	INT8	✅	25.7	0.6240	58.00
YOLO11x	PyTorch	FP32	✅	109.3	0.6990	212.45
YOLO11x	OpenVINO	FP32	✅	217.8	0.6900	208.37
YOLO11x	OpenVINO	INT8	✅	55.9	0.6897	113.04

Résultats détaillés des benchmarks

Modèle	Format	Précision	Statut	Taille (Mo)	métriques/mAP50-95(B)	Temps d'inférence (ms/im)
YOLO11n	PyTorch	FP32	✅	5.4	0.5072	16.29
YOLO11n	OpenVINO	FP32	✅	10.4	0.5075	8.02
YOLO11n	OpenVINO	INT8	✅	3.3	0.3656	9.28
YOLO11s	PyTorch	FP32	✅	18.4	0.5771	39.61
YOLO11s	OpenVINO	FP32	✅	36.4	0.5801	13.12
YOLO11s	OpenVINO	INT8	✅	9.8	0.5686	13.12
YOLO11m	PyTorch	FP32	✅	38.8	0.6258	100.65
YOLO11m	OpenVINO	FP32	✅	77.1	0.6310	29.88
YOLO11m	OpenVINO	INT8	✅	20.2	0.6111	26.32
YOLO11l	PyTorch	FP32	✅	49.0	0.6367	131.37
YOLO11l	OpenVINO	FP32	✅	97.3	0.6356	37.08
YOLO11l	OpenVINO	INT8	✅	25.7	0.6245	30.81
YOLO11x	PyTorch	FP32	✅	109.3	0.6990	212.45
YOLO11x	OpenVINO	FP32	✅	217.8	0.6894	68.48
YOLO11x	OpenVINO	INT8	✅	55.9	0.6417	49.76

Intel® Arc GPU

Intel® Arc™ est la gamme de cartes graphiques discrètes d'Intel conçue pour les jeux à haute performance, la création de contenu et les charges de travail d'IA. La série Arc est dotée d'architectures GPU avancées qui prennent en charge le ray tracing en temps réel, les graphiques améliorés par l'IA et les jeux à haute résolution. En mettant l'accent sur la performance et l'efficacité, Intel® Arc™ vise à concurrencer d'autres grandes marques de GPU tout en offrant des fonctionnalités uniques comme l'encodage AV1 accéléré par le matériel et la prise en charge des dernières API graphiques.

Les benchmarks ci-dessous sont exécutés sur Intel Arc A770 et Intel Arc B580 avec une précision FP32 et INT8.

Intel Arc A770

Intel Arc B580

Reproduire nos résultats

Pour reproduire les benchmarks Ultralytics ci-dessus sur tous les formats d’exportation, exécutez ce code :

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Benchmark YOLO11n speed and accuracy on the COCO128 dataset for all export formats
results = model.benchmark(data="coco128.yaml")

# Benchmark YOLO11n speed and accuracy on the COCO128 dataset for all export formats
yolo benchmark model=yolo11n.pt data=coco128.yaml

Conclusion

Les résultats d'analyse comparative démontrent clairement les avantages de l'exportation du modèle YOLO11 au format OpenVINO. Sur différents modèles et plateformes matérielles, le format OpenVINO surpasse systématiquement les autres formats en termes de vitesse d'inférence tout en conservant une précision comparable.

Les benchmarks soulignent l'efficacité d'OpenVINO en tant qu'outil de déploiement de modèles d'apprentissage profond. En convertissant les modèles au format OpenVINO, les développeurs peuvent obtenir des améliorations significatives des performances, ce qui facilite le déploiement de ces modèles dans des applications du monde réel.

Pour des informations et des instructions plus détaillées sur l'utilisation d'OpenVINO, consultez la documentation officielle d'OpenVINO.

FAQ

Comment puis-je exporter des modèles YOLO11 au format OpenVINO ?

L'exportation de modèles YOLO11 au format OpenVINO peut considérablement améliorer la vitesse du CPU et permettre les accélérations GPU et NPU sur le matériel Intel. Pour exporter, vous pouvez utiliser Python ou CLI comme indiqué ci-dessous :

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model
model.export(format="openvino")  # creates 'yolo11n_openvino_model/'

# Export a YOLO11n PyTorch model to OpenVINO format
yolo export model=yolo11n.pt format=openvino # creates 'yolo11n_openvino_model/'

Pour plus d'informations, consultez la documentation sur les formats d'exportation.

Quels sont les avantages de l'utilisation d'OpenVINO avec les modèles YOLO11 ?

L'utilisation du kit d'outils OpenVINO d'Intel avec les modèles YOLO11 offre plusieurs avantages :

1. Performance : Obtenez une accélération jusqu'à 3x sur l'inférence CPU et exploitez les GPU et NPU Intel pour l'accélération.
2. Optimiseur de modèle : Convertissez, optimisez et exécutez des modèles à partir de frameworks populaires tels que PyTorch, TensorFlow et ONNX.
3. Facilité d'utilisation : Plus de 80 notebooks de tutoriels sont disponibles pour aider les utilisateurs à démarrer, y compris ceux pour YOLO11.
4. Exécution hétérogène : Déployez des modèles sur divers matériels Intel avec une API unifiée.

Pour des comparaisons de performances détaillées, consultez notre section benchmarks.

Comment puis-je exécuter l'inférence à l'aide d'un modèle YOLO11 exporté vers OpenVINO ?

Après avoir exporté un modèle YOLO11n au format OpenVINO, vous pouvez exécuter l’inférence à l’aide de Python ou de la CLI :

from ultralytics import YOLO

# Load the exported OpenVINO model
ov_model = YOLO("yolo11n_openvino_model/")

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

# Run inference with the exported model
yolo predict model=yolo11n_openvino_model source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Consultez notre documentation sur le mode predict pour plus de détails.

Pourquoi devrais-je choisir Ultralytics YOLO11 plutôt que d'autres modèles pour l'exportation OpenVINO ?

Ultralytics YOLO11 est optimisé pour la détection d’objets en temps réel avec une précision et une vitesse élevées. Plus précisément, lorsqu’il est combiné avec OpenVINO, YOLO11 offre :

• Jusqu'à 3x d'accélération sur les CPU Intel
• Déploiement transparent sur les GPU et NPU Intel
• Précision cohérente et comparable dans différents formats d'exportation

Pour une analyse approfondie des performances, consultez nos benchmarks YOLO11 détaillés sur différents matériels.

Puis-je évaluer les modèles YOLO11 sur différents formats tels que PyTorch, ONNX et OpenVINO ?

Oui, vous pouvez évaluer les modèles YOLO11 dans différents formats, notamment PyTorch, TorchScript, ONNX et OpenVINO. Utilisez l'extrait de code suivant pour exécuter des benchmarks sur l'ensemble de données de votre choix :

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Benchmark YOLO11n speed and [accuracy](https://www.ultralytics.com/glossary/accuracy) on the COCO8 dataset for all export formats
results = model.benchmark(data="coco8.yaml")

# Benchmark YOLO11n speed and accuracy on the COCO8 dataset for all export formats
yolo benchmark model=yolo11n.pt data=coco8.yaml

Pour des résultats de benchmark détaillés, consultez notre section benchmarks et la documentation sur les formats d'exportation.

📅 Créé il y a 1 an ✏️ Mis à jour il y a 6 jours

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