Referans için ultralytics/utils/benchmarks.py
Not
Bu dosya https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ ultralytics/utils/benchmarks .py adresinde mevcuttur. Bir sorun tespit ederseniz lütfen bir Çekme İsteği 🛠️ ile katkıda bulunarak düzeltilmesine yardımcı olun. Teşekkürler 🙏!
ultralytics.utils.benchmarks.RF100Benchmark
Kaynak kodu ultralytics/utils/benchmarks.py
161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 |
|
__init__()
RF100Benchmark'ın başlatılması için işlev.
evaluate(yaml_path, val_log_file, eval_log_file, list_ind)
Doğrulama sonuçları üzerinde model değerlendirmesi.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
yaml_path |
str
|
YAML dosya yolu. |
gerekli |
val_log_file |
str
|
val_log_file yolu. |
gerekli |
eval_log_file |
str
|
eval_log_file yolu. |
gerekli |
list_ind |
int
|
Geçerli veri kümesi için dizin. |
gerekli |
Kaynak kodu ultralytics/utils/benchmarks.py
fix_yaml(path)
Yaml trenini ve val yolunu düzeltme işlevi.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
path |
str
|
YAML dosya yolu. |
gerekli |
Kaynak kodu ultralytics/utils/benchmarks.py
parse_dataset(ds_link_txt='datasets_links.txt')
Veri kümesi bağlantılarını ayrıştırın ve veri kümelerini indirin.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
ds_link_txt |
str
|
Dataset_links dosyasının yolu. |
'datasets_links.txt'
|
Kaynak kodu ultralytics/utils/benchmarks.py
set_key(api_key)
İşlem için Roboflow API anahtarını ayarlayın.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
api_key |
str
|
API anahtarı. |
gerekli |
ultralytics.utils.benchmarks.ProfileModels
ONNX ve TensorRT adreslerinde farklı modellerin profilini çıkarmak için ProfileModels sınıfı.
Bu sınıf, farklı modellerin performansının profilini çıkararak model hızı ve FLOP'lar gibi sonuçlar döndürür.
Nitelikler:
İsim | Tip | Açıklama |
---|---|---|
paths |
list
|
Profil oluşturulacak modellerin yolları. |
num_timed_runs |
int
|
Profil oluşturma için zamanlanmış çalıştırma sayısı. Varsayılan değer 100'dür. |
num_warmup_runs |
int
|
Profil oluşturmadan önce ısınma çalıştırmalarının sayısı. Varsayılan değer 10'dur. |
min_time |
float
|
Profil oluşturulacak minimum saniye sayısı. Varsayılan değer 60'tır. |
imgsz |
int
|
Modellerde kullanılan görüntü boyutu. Varsayılan değer 640'tır. |
Yöntemler:
İsim | Açıklama |
---|---|
profile |
Modellerin profilini çıkarır ve sonucu yazdırır. |
Örnek
Kaynak kodu 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)
Profil oluşturma modelleri için ProfileModels sınıfını başlatın.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
paths |
list
|
Profili oluşturulacak modellerin yollarının listesi. |
gerekli |
num_timed_runs |
int
|
Profil oluşturma için zamanlanmış çalıştırma sayısı. Varsayılan değer 100'dür. |
100
|
num_warmup_runs |
int
|
Gerçek profil oluşturma başlamadan önce ısınma çalıştırmalarının sayısı. Varsayılan değer 10'dur. |
10
|
min_time |
float
|
Bir modelin profilini çıkarmak için saniye cinsinden minimum süre. Varsayılan değer 60'tır. |
60
|
imgsz |
int
|
Profil oluşturma sırasında kullanılan görüntünün boyutu. Varsayılan değer 640'tır. |
640
|
half |
bool
|
Profil oluşturma için yarım hassasiyetli kayan nokta kullanılıp kullanılmayacağını belirten bayrak. |
True
|
trt |
bool
|
TensorRT kullanılarak profil oluşturulup oluşturulmayacağını belirten bayrak. Varsayılan değer True'dur. |
True
|
device |
device
|
Profil oluşturma için kullanılan cihaz. Yok ise otomatik olarak belirlenir. |
None
|
Kaynak kodu ultralytics/utils/benchmarks.py
generate_results_dict(model_name, t_onnx, t_engine, model_info)
staticmethod
Ad, parametreler, GFLOPS ve hız ölçümleri dahil olmak üzere model ayrıntılarının bir sözlüğünü oluşturur.
Kaynak kodu ultralytics/utils/benchmarks.py
generate_table_row(model_name, t_onnx, t_engine, model_info)
Model performansı ve metrik ayrıntılarını içeren bir tablo satırı için biçimlendirilmiş bir dize oluşturur.
Kaynak kodu ultralytics/utils/benchmarks.py
get_files()
Kullanıcı tarafından verilen tüm ilgili model dosyalarının yollarının bir listesini döndürür.
Kaynak kodu ultralytics/utils/benchmarks.py
get_onnx_model_info(onnx_file)
Bir ONNX modeli için katman sayısı, parametreler, gradyanlar ve FLOP'lar dahil olmak üzere bilgileri alır Dosya.
Kaynak kodu ultralytics/utils/benchmarks.py
iterative_sigma_clipping(data, sigma=2, max_iters=3)
staticmethod
Verilen veri çarpı yineleme sayısına yinelemeli bir sigma kırpma algoritması uygular.
Kaynak kodu ultralytics/utils/benchmarks.py
print_table(table_rows)
staticmethod
Verilen istatistikler ve performans verileriyle farklı modeller için bir karşılaştırma tablosu oluşturur ve yazdırır.
Kaynak kodu ultralytics/utils/benchmarks.py
profile()
Bir modelin kıyaslama sonuçlarını günlüğe kaydeder, metrikleri zemine göre kontrol eder ve sonuçları döndürür.
Kaynak kodu ultralytics/utils/benchmarks.py
profile_onnx_model(onnx_file, eps=0.001)
Bir ONNX modelini birden çok kez çalıştırarak profiller ve çalıştırmanın ortalamasını ve standart sapmasını döndürür zamanlar.
Kaynak kodu ultralytics/utils/benchmarks.py
profile_tensorrt_model(engine_file, eps=0.001)
TensorRT modelinin profilini çıkarır, ortalama çalışma süresini ve çalıştırmalar arasındaki standart sapmayı ölçer.
Kaynak kodu 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)
Bir YOLO modelini hız ve doğruluk açısından farklı formatlarda karşılaştırın.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
model |
str | Path | optional
|
Model dosyasının veya dizininin yolu. Varsayılan değer Path(SETTINGS['weights_dir']) / 'yolov8n.pt'. |
WEIGHTS_DIR / 'yolov8n.pt'
|
data |
str
|
Üzerinde değerlendirme yapılacak veri kümesi, geçilmediyse TASK2DATA'dan miras alınır. Varsayılan değer None'dır. |
None
|
imgsz |
int
|
Kıyaslama için görüntü boyutu. Varsayılan değer 160'tır. |
160
|
half |
bool
|
True ise model için yarım hassasiyet kullanın. Varsayılan değer False'dir. |
False
|
int8 |
bool
|
True ise model için int8 hassasiyetli kullanın. Varsayılan değer False'dir. |
False
|
device |
str
|
Kıyaslamanın çalıştırılacağı aygıt, 'cpu' ya da 'cuda'. Varsayılan değer 'cpu'dur. |
'cpu'
|
verbose |
bool | float | optional
|
True veya bir float ise, kıyaslamaların verilen metrikle geçtiğini onaylar. Varsayılan değer False'dir. |
False
|
İade:
İsim | Tip | Açıklama |
---|---|---|
df |
DataFrame
|
Dosya boyutu da dahil olmak üzere her format için karşılaştırma sonuçlarını içeren bir pandas DataFrame, metrik ve çıkarım süresi. |
Kaynak kodu 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 |
|