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कैसे निर्यात करने के लिए NCNN से YOLOv8 सुचारू तैनाती के लिए

सीमित कम्प्यूटेशनल पावर, जैसे मोबाइल या एम्बेडेड सिस्टम वाले उपकरणों पर कंप्यूटर विज़न मॉडल तैनात करना मुश्किल हो सकता है। आपको यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि आप इष्टतम प्रदर्शन के लिए अनुकूलित प्रारूप का उपयोग करें। यह सुनिश्चित करता है कि सीमित प्रसंस्करण शक्ति वाले उपकरण भी उन्नत कंप्यूटर दृष्टि कार्यों को अच्छी तरह से संभाल सकते हैं।

निर्यात करने के लिए NCNN प्रारूप सुविधा आपको अपने अनुकूलन की अनुमति देती है Ultralytics YOLOv8 हल्के डिवाइस-आधारित अनुप्रयोगों के लिए मॉडल। इस गाइड में, हम आपको बताएंगे कि अपने मॉडल को कैसे बदलें NCNN प्रारूप, आपके मॉडल के लिए विभिन्न मोबाइल और एम्बेडेड उपकरणों पर अच्छा प्रदर्शन करना आसान बनाता है।

आपको निर्यात क्यों करना चाहिए NCNN?

NCNN विहंगावलोकन

The NCNN framework, developed by Tencent, is a high-performance neural network inference computing framework optimized specifically for mobile platforms, including mobile phones, embedded devices, and IoT devices. NCNN is compatible with a wide range of platforms, including Linux, Android, iOS, and macOS.

NCNN मोबाइल सीपीयू पर अपनी तेज प्रसंस्करण गति के लिए जाना जाता है और मोबाइल प्लेटफार्मों पर गहन शिक्षण मॉडल की तेजी से तैनाती को सक्षम बनाता है। इससे एआई की शक्ति को अपनी उंगलियों पर रखते हुए, स्मार्ट ऐप्स बनाना आसान हो जाता है।

की मुख्य विशेषताएं NCNN मॉडल

NCNN मॉडल प्रमुख विशेषताओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करते हैं जो डेवलपर्स को मोबाइल, एम्बेडेड और एज डिवाइस पर अपने मॉडल चलाने में मदद करके ऑन-डिवाइस मशीन लर्निंग को सक्षम करते हैं:

  • कुशल और उच्च प्रदर्शन: NCNN मॉडल को कुशल और हल्के होने के लिए बनाया जाता है, सीमित संसाधनों के साथ मोबाइल और एम्बेडेड उपकरणों जैसे रास्पबेरी पाई पर चलने के लिए अनुकूलित किया जाता है। वे विभिन्न कंप्यूटर दृष्टि-आधारित कार्यों पर उच्च सटीकता के साथ उच्च प्रदर्शन भी प्राप्त कर सकते हैं।

  • परिमाणीकरण: NCNN मॉडल अक्सर परिमाणीकरण का समर्थन करते हैं जो एक ऐसी तकनीक है जो मॉडल के वजन और सक्रियण की सटीकता को कम करती है। इससे प्रदर्शन में और सुधार होता है और मेमोरी फुटप्रिंट कम हो जाता है।

  • संगतता: NCNN मॉडल लोकप्रिय गहन शिक्षण ढांचे के साथ संगत हैं जैसे TensorFlow, कैफे, और ONNX. यह संगतता डेवलपर्स को मौजूदा मॉडल और वर्कफ़्लो का आसानी से उपयोग करने की अनुमति देती है।

  • प्रयोग करने में आसान: NCNN मॉडल विभिन्न अनुप्रयोगों में आसान एकीकरण के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, लोकप्रिय गहन शिक्षण ढांचे के साथ उनकी संगतता के लिए धन्यवाद। इसके अतिरिक्त NCNN विभिन्न प्रारूपों के बीच मॉडल को परिवर्तित करने के लिए उपयोगकर्ता के अनुकूल उपकरण प्रदान करता है, विकास परिदृश्य में चिकनी इंटरऑपरेबिलिटी सुनिश्चित करता है।

के साथ परिनियोजन विकल्प NCNN

इससे पहले कि हम निर्यात के लिए कोड देखें YOLOv8 करने के लिए मॉडल NCNN प्रारूप, आइए समझते हैं कि कैसे NCNN मॉडल आमतौर पर उपयोग किए जाते हैं।

NCNN दक्षता और प्रदर्शन के लिए डिज़ाइन किए गए मॉडल, विभिन्न प्रकार के परिनियोजन प्लेटफार्मों के साथ संगत हैं:

  • Mobile Deployment: Specifically optimized for Android and iOS, allowing for seamless integration into mobile applications for efficient on-device inference.

  • Embedded Systems and IoT Devices: If you find that running inference on a Raspberry Pi with the Ultralytics Guide isn't fast enough, switching to an NCNN exported model could help speed things up. NCNN is great for devices like Raspberry Pi and NVIDIA Jetson, especially in situations where you need quick processing right on the device.

  • डेस्कटॉप और सर्वर परिनियोजन: लिनक्स, विंडोज और मैकओएस में डेस्कटॉप और सर्वर वातावरण में तैनात होने में सक्षम, उच्च कम्प्यूटेशनल क्षमताओं के साथ विकास, प्रशिक्षण और मूल्यांकन का समर्थन करता है।

को निर्यात करें NCNN: आपका परिवर्तित करना YOLOv8 को गढ़ना

आप कनवर्ट करके मॉडल संगतता और परिनियोजन लचीलेपन का विस्तार कर सकते हैं YOLOv8 करने के लिए मॉडल NCNN प्रारूप।

संस्थापन

आवश्यक पैकेज स्थापित करने के लिए, चलाएं:

संस्थापन

# Install the required package for YOLOv8
pip install ultralytics

स्थापना प्रक्रिया से संबंधित विस्तृत निर्देशों और सर्वोत्तम प्रथाओं के लिए, हमारी जाँच करें Ultralytics इंस्टालेशन गाइड। के लिए आवश्यक पैकेज स्थापित करते समय YOLOv8, अगर आपको कोई कठिनाई आती है, तो समाधान और सुझावों के लिए हमारी सामान्य समस्याएं मार्गदर्शिका देखें.

उपयोग

उपयोग के निर्देशों में गोता लगाने से पहले, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सभी Ultralytics YOLOv8 मॉडल निर्यात के लिए उपलब्ध हैं, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि आपके द्वारा चुना गया मॉडल यहां निर्यात कार्यक्षमता का समर्थन करता है।

उपयोग

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLOv8 model
model = YOLO("yolov8n.pt")

# Export the model to NCNN format
model.export(format="ncnn")  # creates '/yolov8n_ncnn_model'

# Load the exported NCNN model
ncnn_model = YOLO("./yolov8n_ncnn_model")

# Run inference
results = ncnn_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Export a YOLOv8n PyTorch model to NCNN format
yolo export model=yolov8n.pt format=ncnn  # creates '/yolov8n_ncnn_model'

# Run inference with the exported model
yolo predict model='./yolov8n_ncnn_model' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

समर्थित निर्यात विकल्पों के बारे में अधिक जानकारी के लिए, पर जाएँ Ultralytics परिनियोजन विकल्पों पर प्रलेखन पृष्ठ

निर्यात की गई तैनाती YOLOv8 NCNN मॉडल

सफलतापूर्वक निर्यात करने के बाद आपका Ultralytics YOLOv8 करने के लिए मॉडल NCNN प्रारूप, अब आप उन्हें तैनात कर सकते हैं। चलाने के लिए प्राथमिक और अनुशंसित पहला कदम NCNN मॉडल का उपयोग करना है YOLO("./model_ncnn_model") मेथड है, जैसा कि पिछले इस्तेमाल कोड स्निपेट में बताया गया था. हालाँकि, अपने परिनियोजन के बारे में गहन निर्देशों के लिए NCNN विभिन्न अन्य सेटिंग्स में मॉडल, निम्नलिखित संसाधनों पर एक नज़र डालें:

  • Android: This blog explains how to use NCNN models for performing tasks like object detection through Android applications.

  • macOS: समझें कि कैसे उपयोग करें NCNN macOS के माध्यम से कार्य करने के लिए मॉडल।

  • लिनक्स: परिनियोजित करने का तरीका जानने के लिए इस पृष्ठ का अन्वेषण करें NCNN रास्पबेरी पाई और अन्य समान उपकरणों जैसे सीमित संसाधन उपकरणों पर मॉडल।

  • VS2017 का उपयोग करते हुए Windows x64: परिनियोजित करने का तरीका जानने के लिए इस ब्लॉग को एक्सप्लोर करें NCNN Visual Studio समुदाय 2017 का उपयोग कर Windows x64 पर मॉडल।

सारांश

इस गाइड में, हम निर्यात पर चले गए हैं Ultralytics YOLOv8 करने के लिए मॉडल NCNN प्रारूप। यह रूपांतरण कदम दक्षता और गति में सुधार के लिए महत्वपूर्ण है YOLOv8 मॉडल, उन्हें सीमित-संसाधन कंप्यूटिंग वातावरण के लिए अधिक प्रभावी और उपयुक्त बनाते हैं।

उपयोग पर विस्तृत निर्देशों के लिए, कृपया देखें अफ़सर NCNN दस्तावेज़ीकरण

इसके अलावा, यदि आप अन्य एकीकरण विकल्पों की खोज करने में रुचि रखते हैं Ultralytics YOLOv8, आगे की जानकारी और जानकारी के लिए हमारे एकीकरण गाइड पृष्ठ पर जाना सुनिश्चित करें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मैं निर्यात कैसे करूं Ultralytics YOLOv8 करने के लिए मॉडल NCNN प्रारूप?

अपना निर्यात करने के लिए Ultralytics YOLOv8 करने के लिए मॉडल NCNN स्वरूप, निम्न चरणों का पालन करें:

  • Python: का उपयोग करें export से समारोह YOLO कक्षा।

    from ultralytics import YOLO
    
    # Load the YOLOv8 model
    model = YOLO("yolov8n.pt")
    
    # Export to NCNN format
    model.export(format="ncnn")  # creates '/yolov8n_ncnn_model'
    
  • CLI: का उपयोग करें yolo कमांड के साथ export युक्ति।

    yolo export model=yolov8n.pt format=ncnn  # creates '/yolov8n_ncnn_model'
    

विस्तृत निर्यात विकल्पों के लिए, दस्तावेज़ीकरण में निर्यात पृष्ठ देखें।

निर्यात करने के क्या फायदे हैं YOLOv8 करने के लिए मॉडल NCNN?

अपना निर्यात करना Ultralytics YOLOv8 करने के लिए मॉडल NCNN कई लाभ प्रदान करता है:

  • क्षमता: NCNN मॉडल मोबाइल और एम्बेडेड उपकरणों के लिए अनुकूलित हैं, सीमित कम्प्यूटेशनल संसाधनों के साथ भी उच्च प्रदर्शन सुनिश्चित करते हैं।
  • परिमाणीकरण: NCNN परिमाणीकरण जैसी तकनीकों का समर्थन करता है जो मॉडल की गति में सुधार करते हैं और स्मृति उपयोग को कम करते हैं।
  • Broad Compatibility: You can deploy NCNN models on multiple platforms, including Android, iOS, Linux, and macOS.

अधिक जानकारी के लिए, देखें को निर्यात करें NCNN प्रलेखन में अनुभाग।

मुझे क्यों उपयोग करना चाहिए NCNN मेरे मोबाइल एआई अनुप्रयोगों के लिए?

NCNN, Tencent द्वारा विकसित, विशेष रूप से मोबाइल प्लेटफार्मों के लिए अनुकूलित है। उपयोग करने के प्रमुख कारण NCNN शामिल करना:

  • उच्च प्रदर्शन: मोबाइल सीपीयू पर कुशल और तेज़ प्रसंस्करण के लिए डिज़ाइन किया गया।
  • क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म: लोकप्रिय ढांचे के साथ संगत जैसे TensorFlow और ONNX, जिससे विभिन्न प्लेटफार्मों पर मॉडल को परिवर्तित करना और तैनात करना आसान हो जाता है।
  • सामुदायिक समर्थन: सक्रिय सामुदायिक समर्थन निरंतर सुधार और अद्यतन सुनिश्चित करता है।

अधिक समझने के लिए, पर जाएँ NCNN दस्तावेज़ीकरण में अवलोकन

किन प्लेटफार्मों के लिए समर्थित हैं NCNN मॉडल परिनियोजन?

NCNN बहुमुखी है और विभिन्न प्लेटफार्मों का समर्थन करता है:

  • Mobile: Android, iOS.
  • Embedded Systems and IoT Devices: Devices like Raspberry Pi and NVIDIA Jetson.
  • डेस्कटॉप और सर्वर: लिनक्स, विंडोज और मैकओएस।

यदि रास्पबेरी पाई पर मॉडल चलाना पर्याप्त तेज़ नहीं है, तो NCNN प्रारूप हमारे रास्पबेरी पाई गाइड में विस्तृत रूप से चीजों को गति दे सकता है।

मैं कैसे तैनात कर सकता हूं Ultralytics YOLOv8 NCNN पर मॉडल Android?

अपने परिनियोजित करने के लिए YOLOv8 पर मॉडल Android:

  1. Build for Android: Follow the NCNN Build for Android guide.
  2. Integrate with Your App: Use the NCNN Android SDK to integrate the exported model into your application for efficient on-device inference.

चरण-दर-चरण निर्देशों के लिए, हमारे गाइड को देखें परिनियोजन YOLOv8 NCNN मॉडल

अधिक उन्नत गाइड और उपयोग के मामलों के लिए, पर जाएँ Ultralytics दस्तावेज़ीकरण पृष्ठ



बनाया गया 2024-03-01, अद्यतन्य: 2024-07-05
लेखक: ग्लेन-जोचर (6), अबिरामी-वीना (1)

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