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モデル・ベンチマークUltralytics YOLO

Ultralytics YOLO エコシステムと統合

はじめに

モデルの学習と検証が完了したら、次の論理的なステップは、さまざまな実世界のシナリオでそのパフォーマンスを評価することです。Ultralytics YOLOv8 のベンチマークモードは、様々なエクスポートフォーマットでモデルのスピードと精度を評価するための堅牢なフレームワークを提供することで、この目的に役立ちます。



見るんだ： Ultralytics モードのチュートリアルベンチマーク

なぜベンチマーキングが重要なのか？

  • 情報に基づいた決断：スピードと精度のトレードオフに関する洞察を得る。
  • リソースの割り当て：異なるエクスポート・フォーマットが異なるハードウェア上でどのように動作するかを理解する。
  • 最適化：特定のユースケースに最適なパフォーマンスを提供するエクスポート形式をご覧ください。
  • コスト効率：ベンチマークの結果に基づき、ハードウェアリソースをより効率的に使用します。

ベンチマークモードでの主要指標

  • mAP50-95：物体検出、セグメンテーション、姿勢推定用。
  • accuracy_top5：画像分類用。
  • 推論時間：各画像にかかった時間（ミリ秒単位）。

対応エクスポート形式

  • ONNX:最適なCPU
  • TensorRT: GPU 効率を最大化する
  • OpenVINO: Intel ハードウェアの最適化
  • CoreML TensorFlow SavedModel など：多様な配備ニーズに対応

チップ

  • ONNX またはOpenVINO にエクスポートして、CPU を最大3倍高速化。
  • TensorRT にエクスポートして、GPU を最大5倍高速化。

使用例

ONNX,TensorRT など、サポートされているすべてのエクスポート・フォーマットでYOLOv8n ベンチマークを実行する。エクスポート引数の完全なリストについては、以下の引数のセクションを参照してください。

例

from ultralytics.utils.benchmarks import benchmark

# Benchmark on GPU
benchmark(model="yolov8n.pt", data="coco8.yaml", imgsz=640, half=False, device=0)

yolo benchmark model=yolov8n.pt data='coco8.yaml' imgsz=640 half=False device=0

論争

などの議論がある。 model, data, imgsz, half, deviceそして verbose は、ベンチマークを特定のニーズに合わせて微調整し、異なるエクスポート形式のパフォーマンスを簡単に比較できる柔軟性をユーザーに提供します。

キー デフォルト値 説明
model None モデルファイルへのパスを指定します。以下の両方を受け入れます。 .pt そして .yaml などの形式がある、 "yolov8n.pt" 訓練済みモデルや設定ファイル
data None ベンチマーク用のデータセットを定義するYAMLファイルへのパス。通常、検証データのパスと設定を含む。例 "coco8.yaml".
imgsz 640 モデルの入力画像サイズ。正方形画像の場合は1つの整数，正方形画像の場合は1つのタプルになります． (width, height) 非正方形の場合、 (640, 480).
half False FP16（半精度）推論を有効にし、メモリ使用量を削減し、互換性のあるハードウェアでは速度を向上させることができる。使用方法 half=True を有効にする。
int8 False INT8 量子化を有効にすることで、サポートされているデバイスのパフォーマンスがさらに最適化されます。設定 int8=True を使用する。
device None ベンチマーク用の計算デバイスを定義します。 "cpu", "cuda:0"のようなデバイスのリストがある。 "cuda:0,1" マルチGPU セットアップ用。
verbose False ロギング出力の詳細レベルを制御する。ブール値。 verbose=True は詳細なログを、float は閾値エラーを表示する。

輸出フォーマット

ベンチマークは、以下のすべての可能なエクスポートフォーマットで自動的に実行されます。

フォーマット format 議論 モデル メタデータ 論争
PyTorch - yolov8n.pt ✅ -
TorchScript torchscript yolov8n.torchscript ✅ imgsz, optimize, batch
ONNX onnx yolov8n.onnx ✅ imgsz, half, dynamic, simplify, opset, batch
OpenVINO openvino yolov8n_openvino_model/ ✅ imgsz, half, int8, batch
TensorRT engine yolov8n.engine ✅ imgsz, half, dynamic, simplify, workspace, int8, batch
CoreML coreml yolov8n.mlpackage ✅ imgsz, half, int8, nms, batch
TF SavedModel saved_model yolov8n_saved_model/ ✅ imgsz, keras, int8, batch
TF GraphDef pb yolov8n.pb ❌ imgsz, batch
TF ライト tflite yolov8n.tflite ✅ imgsz, half, int8, batch
TF エッジTPU edgetpu yolov8n_edgetpu.tflite ✅ imgsz
TF.js tfjs yolov8n_web_model/ ✅ imgsz, half, int8, batch
PaddlePaddle paddle yolov8n_paddle_model/ ✅ imgsz, batch
NCNN ncnn yolov8n_ncnn_model/ ✅ imgsz, half, batch

詳細を見る export 詳細は 輸出 ページを参照されたい。

よくあるご質問

Ultralytics を使ってYOLOv8 モデルのパフォーマンスをベンチマークするには？

Ultralytics YOLOv8 には、さまざまなエクスポート形式でモデルのパフォーマンスを評価するためのベンチマーク・モードがあります。このモードでは、平均平均精度（mAP50-95）、精度、推論時間（ミリ秒）などの主要なメトリックスに関する洞察を得ることができます。ベンチマークを実行するには、Python またはCLI コマンドを使用します。たとえば、GPU でベンチマークを実行するには、 コマンドを使用します：

例

from ultralytics.utils.benchmarks import benchmark

# Benchmark on GPU
benchmark(model="yolov8n.pt", data="coco8.yaml", imgsz=640, half=False, device=0)

yolo benchmark model=yolov8n.pt data='coco8.yaml' imgsz=640 half=False device=0

ベンチマークの引数の詳細については、引数のセクションをご覧ください。

YOLOv8 モデルをさまざまなフォーマットにエクスポートする利点は何ですか？

YOLOv8 、ONNX 、TensorRT 、OpenVINO など、さまざまな形式にモデルをエクスポートすることで、展開環境に応じてパフォーマンスを最適化することができます。例えば

  • ONNX: CPU 、最大3倍のスピードアップを実現。
  • TensorRT: GPU 、最大5倍のスピードアップを実現。
  • OpenVINO: Intel ハードウェアに最適化されています。 これらのフォーマットは、モデルの速度と精度の両方を向上させ、実世界のさまざまなアプリケーションでより効率的に使用できるようにします。詳細については、エクスポートのページをご覧ください。

YOLOv8 モデルの評価においてベンチマークが重要なのはなぜか？

YOLOv8 モデルのベンチマーキングは、いくつかの理由から不可欠である：

  • 情報に基づいた決断：スピードと精度のトレードオフを理解する。
  • リソースの割り当て：さまざまなハードウェアオプションのパフォーマンスを測定します。
  • 最適化：特定のユースケースに最適なパフォーマンスを提供するエクスポート形式を決定します。
  • コスト効率：ベンチマーク結果に基づいてハードウェアの使用量を最適化。 mAP50-95、トップ5精度、推論時間などの主要メトリクスは、これらの評価に役立ちます。詳細については、「主要メトリクス」のセクションを参照してください。

YOLOv8 でサポートされているエクスポート形式とその利点は？

YOLOv8 は、特定のハードウェアやユースケースに合わせた様々なエクスポートフォーマットをサポートしています：

  • ONNX: CPU パフォーマンスに最適。
  • TensorRT: GPU 効率を上げるのに最適。
  • OpenVINO: Intel ハードウェアに最適化。
  • CoreML &TensorFlow:iOS や一般的なMLアプリケーションに便利。 サポートされているフォーマットの完全なリストとそれぞれの利点については、サポートされているエクスポートフォーマットのセクションをご覧ください。

YOLOv8 ベンチマークを微調整するには、どのような引数を使えばいいのか？

ベンチマークを実行する際、いくつかの引数を特定のニーズに合わせてカスタマイズすることができる：

  • モデル：モデルファイルへのパス（例："yolov8n.pt"）。
  • データ：data: データセットを定義するYAMLファイルへのパス（例："coco8.yaml"）。
  • imgsz:入力画像のサイズ。整数またはタプル。
  • 半分：FP16 推論を有効にしてパフォーマンスを向上。
  • int8:エッジデバイスのINT8量子化を有効にする。
  • デバイスを指定する：計算デバイスを指定する（例： "cpu", "cuda:0"）。
  • 冗長：ロギングの詳細レベルを制御する。 引数の完全なリストについては、引数のセクションを参照してください。


作成日：2023-11-12 更新日：2024-07-04
著者：Glenn-Jocher(18),Burhan-Q(3),RizwanMunawar(1),Laughing-q(1),maianumerosky(1)

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