Экспорт моделей с Ultralytics YOLO

Введение

Конечная цель обучения модели - развернуть ее для применения в реальном мире. Режим экспорта в Ultralytics YOLOv8 предлагает универсальный набор опций для экспорта твоей обученной модели в различные форматы, что делает ее пригодной для развертывания на различных платформах и устройствах. Это исчерпывающее руководство призвано провести тебя через все нюансы экспорта моделей, показав, как добиться максимальной совместимости и производительности.

Смотри: Как экспортировать настраиваемую модель Ultralytics YOLOv8 и запустить живую интерференцию на веб-камере.

Почему стоит выбрать YOLOv8'Export Mode?

• Универсальность: Экспортируй в множество форматов, включая ONNX, TensorRT, CoreML и другие.
• Производительность: Получи до 5-кратного ускорения GPU с помощью TensorRT и 3-кратного ускорения CPU с помощью ONNX или OpenVINO.
• Совместимость: Сделай свою модель универсальной для развертывания в многочисленных аппаратных и программных средах.
• Простота использования: простые CLI и Python API для быстрого и понятного экспорта моделей.

Ключевые особенности режима экспорта

Вот некоторые из выделяющихся функциональных возможностей:

• Экспорт в один клик: Простые команды для экспорта в разные форматы.
• Пакетный экспорт: Экспортируй модели, способные к пакетному анализу.
• Оптимизированный вывод: Экспортируемые модели оптимизированы для более быстрого вывода.
• Обучающие видео: Подробные руководства и обучающие материалы помогут тебе без проблем экспортировать.

Примеры использования

Экспортируй модель YOLOv8n в другой формат, например в ONNX или TensorRT. Полный список аргументов экспорта смотри в разделе "Аргументы" ниже.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n.pt')  # load an official model
model = YOLO('path/to/best.pt')  # load a custom trained model

# Export the model
model.export(format='onnx')

yolo export model=yolov8n.pt format=onnx  # export official model
yolo export model=path/to/best.pt format=onnx  # export custom trained model

Аргументы

В этой таблице подробно описаны конфигурации и опции, доступные для экспорта моделей YOLO в различные форматы. Эти настройки очень важны для оптимизации производительности, размера и совместимости экспортированной модели на различных платформах и в различных средах. Правильная настройка гарантирует, что модель будет готова к внедрению в предполагаемое приложение с оптимальной эффективностью.

Настройка этих параметров позволяет подстроить процесс экспорта под конкретные требования, такие как среда развертывания, аппаратные ограничения и целевые показатели производительности. Выбор подходящего формата и настроек важен для достижения оптимального баланса между размером модели, скоростью и точностью.

Форматы экспорта

Доступные форматы экспорта YOLOv8 приведены в таблице ниже. Ты можешь экспортировать в любой формат, используя format аргумент, то есть format='onnx' или format='engine'. Ты можешь предсказывать или проверять непосредственно на экспортированных моделях, то есть yolo predict model=yolov8n.onnx. Примеры использования будут показаны для твоей модели после завершения экспорта.

Комментарии