Referência para ultralytics/utils/benchmarks.py
Nota
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ultralytics.utils.benchmarks.RF100Benchmark
Código fonte em ultralytics/utils/benchmarks.py
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|
__init__()
Função para a inicialização do RF100Benchmark.
evaluate(yaml_path, val_log_file, eval_log_file, list_ind)
Avaliação do modelo com base nos resultados da validação.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
yaml_path |
str
|
Caminho do ficheiro YAML. |
necessário |
val_log_file |
str
|
caminho do ficheiro val_log_file. |
necessário |
eval_log_file |
str
|
eval_log_file path. |
necessário |
list_ind |
int
|
Índice para o conjunto de dados atual. |
necessário |
Código fonte em ultralytics/utils/benchmarks.py
fix_yaml(path)
Função para corrigir o caminho do yaml train e do val.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
path |
str
|
Caminho do ficheiro YAML. |
necessário |
Código fonte em ultralytics/utils/benchmarks.py
parse_dataset(ds_link_txt='datasets_links.txt')
Analisa ligações de conjuntos de dados e transfere conjuntos de dados.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
ds_link_txt |
str
|
Caminho para o ficheiro dataset_links. |
'datasets_links.txt'
|
Código fonte em ultralytics/utils/benchmarks.py
set_key(api_key)
Define a chave da API Roboflow para processamento.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
api_key |
str
|
A chave da API. |
necessário |
ultralytics.utils.benchmarks.ProfileModels
A classe ProfileModels permite-te criar perfis de diferentes modelos em ONNX e TensorRT.
Esta classe traça o perfil do desempenho de diferentes modelos, devolvendo resultados como a velocidade do modelo e os FLOPs.
Atributos:
Nome | Tipo | Descrição |
---|---|---|
paths |
list
|
Percursos dos modelos a perfilar. |
num_timed_runs |
int
|
Número de execuções cronometradas para a criação de perfis. A predefinição é 100. |
num_warmup_runs |
int
|
Número de execuções de aquecimento antes da criação de perfis. A predefinição é 10. |
min_time |
float
|
Número mínimo de segundos para o perfil. A predefinição é 60. |
imgsz |
int
|
Tamanho da imagem utilizada nos modelos. A predefinição é 640. |
Métodos:
Nome | Descrição |
---|---|
profile |
Traça o perfil dos modelos e imprime o resultado. |
Exemplo
Código fonte em ultralytics/utils/benchmarks.py
288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 |
|
__init__(paths, num_timed_runs=100, num_warmup_runs=10, min_time=60, imgsz=640, half=True, trt=True, device=None)
Inicializa a classe ProfileModels para modelos de criação de perfil.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
paths |
list
|
Lista dos percursos dos modelos a analisar. |
necessário |
num_timed_runs |
int
|
Número de execuções cronometradas para a criação de perfis. A predefinição é 100. |
100
|
num_warmup_runs |
int
|
Número de execuções de aquecimento antes do início real da criação de perfil. A predefinição é 10. |
10
|
min_time |
float
|
Tempo mínimo em segundos para a criação de perfis de um modelo. A predefinição é 60. |
60
|
imgsz |
int
|
Tamanho da imagem utilizada durante a criação de perfil. A predefinição é 640. |
640
|
half |
bool
|
Sinalizador para indicar se deve utilizar ponto flutuante de meia-precisão para a criação de perfis. |
True
|
trt |
bool
|
Sinalizador para indicar se deves criar um perfil utilizando TensorRT. A predefinição é True. |
True
|
device |
device
|
Dispositivo utilizado para a criação de perfis. Se for Nenhum, é determinado automaticamente. |
None
|
Código fonte em ultralytics/utils/benchmarks.py
generate_results_dict(model_name, t_onnx, t_engine, model_info)
staticmethod
Gera um dicionário de detalhes do modelo, incluindo nome, parâmetros, GFLOPS e métricas de velocidade.
Código fonte em ultralytics/utils/benchmarks.py
generate_table_row(model_name, t_onnx, t_engine, model_info)
Gera uma cadeia de caracteres formatada para uma linha da tabela que inclui o desempenho do modelo e os detalhes da métrica.
Código fonte em ultralytics/utils/benchmarks.py
get_files()
Devolve uma lista de caminhos para todos os ficheiros modelo relevantes fornecidos pelo utilizador.
Código fonte em ultralytics/utils/benchmarks.py
get_onnx_model_info(onnx_file)
Recupera as informações, incluindo o número de camadas, os parâmetros, os gradientes e os FLOPs de um modelo ONNX ficheiro.
Código fonte em ultralytics/utils/benchmarks.py
iterative_sigma_clipping(data, sigma=2, max_iters=3)
staticmethod
Aplica um algoritmo de recorte sigma iterativo aos dados fornecidos vezes o número de iterações.
Código fonte em ultralytics/utils/benchmarks.py
print_table(table_rows)
staticmethod
Formata e imprime uma tabela de comparação para diferentes modelos com estatísticas e dados de desempenho fornecidos.
Código fonte em ultralytics/utils/benchmarks.py
profile()
Regista os resultados da avaliação comparativa de um modelo, verifica as métricas em relação ao piso e devolve os resultados.
Código fonte em ultralytics/utils/benchmarks.py
profile_onnx_model(onnx_file, eps=0.001)
Faz o perfil de um modelo ONNX executando-o várias vezes e devolve a média e o desvio padrão dos tempos de execução tempos.
Código fonte em ultralytics/utils/benchmarks.py
profile_tensorrt_model(engine_file, eps=0.001)
Traça o perfil do modelo TensorRT , medindo o tempo médio de execução e o desvio padrão entre execuções.
Código fonte em ultralytics/utils/benchmarks.py
ultralytics.utils.benchmarks.benchmark(model=WEIGHTS_DIR / 'yolov8n.pt', data=None, imgsz=160, half=False, int8=False, device='cpu', verbose=False)
Avalia um modelo YOLO em diferentes formatos para velocidade e precisão.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
model |
str | Path | optional
|
Caminho para o ficheiro ou diretório do modelo. A predefinição é Path(SETTINGS['weights_dir']) / 'yolov8n.pt'. |
WEIGHTS_DIR / 'yolov8n.pt'
|
data |
str
|
Conjunto de dados para avaliar, herdado de TASK2DATA se não for passado. A predefinição é None. |
None
|
imgsz |
int
|
Tamanho da imagem para o parâmetro de referência. A predefinição é 160. |
160
|
half |
bool
|
Utiliza meia-precisão para o modelo se True. A predefinição é Falso. |
False
|
int8 |
bool
|
Utiliza a precisão int8 para o modelo se for True. A predefinição é False. |
False
|
device |
str
|
Dispositivo para executar o benchmark, seja 'cpu' ou 'cuda'. A predefinição é 'cpu'. |
'cpu'
|
verbose |
bool | float | optional
|
Se for True ou um float, afirma que os benchmarks passam com a métrica dada. A predefinição é Falso. |
False
|
Devolve:
Nome | Tipo | Descrição |
---|---|---|
df |
DataFrame
|
Um DataFrame do pandas com resultados de benchmark para cada formato, incluindo o tamanho do ficheiro, métrica e tempo de inferência. |
Código fonte em ultralytics/utils/benchmarks.py
49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 |
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