TFLite, ONNX, CoreML, TensorRT dışa aktarma#

📚 Bu kılavuz, eğitilmiş bir YOLOv5 🚀 modelini PyTorch üzerinden ONNX, TensorRT, CoreML ve daha fazlasını içeren çeşitli dağıtım biçimlerine nasıl aktaracağını açıklar.

Başlamadan Önce#

Depoyu klonla ve Python>=3.8.0 ortamında, PyTorch>=1.8 dahil olmak üzere requirements.txt dosyasını yükle. Modeller ve veri kümeleri, en güncel YOLOv5 sürümünden otomatik olarak indirilir.

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install

TensorRT dışa aktarma örneği için (GPU gerektirir) Colab notebook ek bölümümüze bak.

Desteklenen Dışa Aktarma Formatları#

YOLOv5 çıkarımı 12 biçimde resmi olarak desteklenir:

Performans İpuçları

3 kata kadar CPU hızlanması için ONNX veya OpenVINO'ya aktar. CPU Karşılaştırmaları bölümüne bak.
5 kata kadar GPU hızlanması için TensorRT'ye aktar. GPU Karşılaştırmaları bölümüne bak.

Biçim	`export.py --include`	Model
PyTorch	-	`yolov5s.pt`
TorchScript	`torchscript`	`yolov5s.torchscript`
ONNX	`onnx`	`yolov5s.onnx`
OpenVINO	`openvino`	`yolov5s_openvino_model/`
TensorRT	`engine`	`yolov5s.engine`
CoreML	`coreml`	`yolov5s.mlmodel`
TensorFlow SavedModel	`saved_model`	`yolov5s_saved_model/`
TensorFlow GraphDef	`pb`	`yolov5s.pb`
TensorFlow Lite	`tflite`	`yolov5s.tflite`
TensorFlow Edge TPU	`edgetpu`	`yolov5s_edgetpu.tflite`
TensorFlow.js	`tfjs`	`yolov5s_web_model/`
PaddlePaddle	`paddle`	`yolov5s_paddle_model/`

Karşılaştırmalı Testler#

Aşağıdaki kıyaslamalar, YOLOv5 öğretici notebook'uyla Colab Pro üzerinde çalıştırılmıştır. . Yeniden oluşturmak için:

python benchmarks.py --weights yolov5s.pt --imgsz 640 --device 0

Colab Pro V100 GPU#

benchmarks: weights=/content/yolov5/yolov5s.pt, imgsz=640, batch_size=1, data=/content/yolov5/data/coco128.yaml, device=0, half=False, test=False
Checking setup...
YOLOv5 🚀 v6.1-135-g7926afc torch 1.10.0+cu111 CUDA:0 (Tesla V100-SXM2-16GB, 16160MiB)
Setup complete ✅ (8 CPUs, 51.0 GB RAM, 46.7/166.8 GB disk)

Benchmarks complete (458.07s)
                   Format  mAP@0.5:0.95  Inference time (ms)
0                 PyTorch        0.4623                10.19
1             TorchScript        0.4623                 6.85
2                    ONNX        0.4623                14.63
3                OpenVINO           NaN                  NaN
4                TensorRT        0.4617                 1.89
5                  CoreML           NaN                  NaN
6   TensorFlow SavedModel        0.4623                21.28
7     TensorFlow GraphDef        0.4623                21.22
8         TensorFlow Lite           NaN                  NaN
9     TensorFlow Edge TPU           NaN                  NaN
10          TensorFlow.js           NaN                  NaN

Colab Pro CPU#

benchmarks: weights=/content/yolov5/yolov5s.pt, imgsz=640, batch_size=1, data=/content/yolov5/data/coco128.yaml, device=cpu, half=False, test=False
Checking setup...
YOLOv5 🚀 v6.1-135-g7926afc torch 1.10.0+cu111 CPU
Setup complete ✅ (8 CPUs, 51.0 GB RAM, 41.5/166.8 GB disk)

Benchmarks complete (241.20s)
                   Format  mAP@0.5:0.95  Inference time (ms)
0                 PyTorch        0.4623               127.61
1             TorchScript        0.4623               131.23
2                    ONNX        0.4623                69.34
3                OpenVINO        0.4623                66.52
4                TensorRT           NaN                  NaN
5                  CoreML           NaN                  NaN
6   TensorFlow SavedModel        0.4623               123.79
7     TensorFlow GraphDef        0.4623               121.57
8         TensorFlow Lite        0.4623               316.61
9     TensorFlow Edge TPU           NaN                  NaN
10          TensorFlow.js           NaN                  NaN

Eğitilmiş YOLOv5 Modelini Dışa Aktarma#

Bu komut, önceden eğitilmiş bir YOLOv5s modelini TorchScript ve ONNX biçimlerine aktarır. yolov5s.pt, kullanılabilir modeller arasındaki en küçük ikinci model olan "small" modelidir. Diğer seçenekler yolov5n.pt, yolov5m.pt, yolov5l.pt ve yolov5x.pt ile bunların P6 karşılıkları, yani yolov5s6.pt, veya kendi özel eğitim kontrol noktan, yani runs/exp/weights/best.pt, olabilir. Kullanılabilir tüm modeller hakkında ayrıntılar için README dosyamızdaki tabloya bak.

python export.py --weights yolov5s.pt --include torchscript onnx

İpucu

Daha küçük dosya boyutları için modelleri FP16 yarı duyarlılığında dışa aktarmak üzere --half ekle

Çıktı:

export: data=data/coco128.yaml, weights=['yolov5s.pt'], imgsz=[640, 640], batch_size=1, device=cpu, half=False, inplace=False, train=False, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=12, verbose=False, workspace=4, nms=False, agnostic_nms=False, topk_per_class=100, topk_all=100, iou_thres=0.45, conf_thres=0.25, include=['torchscript', 'onnx']
YOLOv5 🚀 v6.2-104-ge3e5122 Python-3.8.0 torch-1.12.1+cu113 CPU

Downloading https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/yolov5s.pt to yolov5s.pt...
100% 14.1M/14.1M [00:00<00:00, 274MB/s]

Fusing layers...
YOLOv5s summary: 213 layers, 7225885 parameters, 0 gradients

PyTorch: starting from yolov5s.pt with output shape (1, 25200, 85) (14.1 MB)

TorchScript: starting export with torch 1.12.1+cu113...
TorchScript: export success ✅ 1.7s, saved as yolov5s.torchscript (28.1 MB)

ONNX: starting export with onnx 1.12.0...
ONNX: export success ✅ 2.3s, saved as yolov5s.onnx (28.0 MB)

Export complete (5.5s)
Results saved to /content/yolov5
Detect:          python detect.py --weights yolov5s.onnx
Validate:        python val.py --weights yolov5s.onnx
PyTorch Hub:     model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', 'yolov5s.onnx')
Visualize:       https://netron.app/

Dışa aktarılan 3 model, orijinal PyTorch modelinin yanında kaydedilir:

YOLO export locations

Dışa aktarılan modelleri görselleştirmek için Netron Viewer önerilir:

YOLO model visualization

Dışa Aktarılan Model Kullanım Örnekleri#

detect.py, dışa aktarılan modeller üzerinde çıkarım gerçekleştirir:

python detect.py --weights yolov5s.pt             # PyTorch
python detect.py --weights yolov5s.torchscript    # TorchScript
python detect.py --weights yolov5s.onnx           # ONNX Runtime or OpenCV DNN with dnn=True
python detect.py --weights yolov5s_openvino_model # OpenVINO
python detect.py --weights yolov5s.engine         # TensorRT
python detect.py --weights yolov5s.mlmodel        # CoreML (macOS only)
python detect.py --weights yolov5s_saved_model    # TensorFlow SavedModel
python detect.py --weights yolov5s.pb             # TensorFlow GraphDef
python detect.py --weights yolov5s.tflite         # TensorFlow Lite
python detect.py --weights yolov5s_edgetpu.tflite # TensorFlow Edge TPU
python detect.py --weights yolov5s_paddle_model   # PaddlePaddle

val.py, dışa aktarılan modeller üzerinde doğrulama gerçekleştirir:

python val.py --weights yolov5s.pt             # PyTorch
python val.py --weights yolov5s.torchscript    # TorchScript
python val.py --weights yolov5s.onnx           # ONNX Runtime or OpenCV DNN with dnn=True
python val.py --weights yolov5s_openvino_model # OpenVINO
python val.py --weights yolov5s.engine         # TensorRT
python val.py --weights yolov5s.mlmodel        # CoreML (macOS Only)
python val.py --weights yolov5s_saved_model    # TensorFlow SavedModel
python val.py --weights yolov5s.pb             # TensorFlow GraphDef
python val.py --weights yolov5s.tflite         # TensorFlow Lite
python val.py --weights yolov5s_edgetpu.tflite # TensorFlow Edge TPU
python val.py --weights yolov5s_paddle_model   # PaddlePaddle

Dışa aktarılan YOLOv5 modelleriyle PyTorch Hub'ı kullan:

import torch

# Model
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s.pt")
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s.torchscript")  # TorchScript
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s.onnx")  # ONNX Runtime
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s_openvino_model")  # OpenVINO
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s.engine")  # TensorRT
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s.mlmodel")  # CoreML (macOS Only)
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s_saved_model")  # TensorFlow SavedModel
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s.pb")  # TensorFlow GraphDef
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s.tflite")  # TensorFlow Lite
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s_edgetpu.tflite")  # TensorFlow Edge TPU
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s_paddle_model")  # PaddlePaddle

# Images
img = "https://ultralytics.com/images/zidane.jpg"  # or file, Path, PIL, OpenCV, numpy, list

# Inference
results = model(img)

# Results
results.print()  # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.

OpenCV DNN çıkarımı#

ONNX modelleriyle OpenCV çıkarımı:

python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx

python detect.py --weights yolov5s.onnx --dnn # detect
python val.py --weights yolov5s.onnx --dnn    # validate

C++ Çıkarımı#

Dışa aktarılan ONNX modeliyle YOLOv5 OpenCV DNN C++ çıkarım örnekleri:

YOLOv5 OpenVINO C++ çıkarım örnekleri:

TensorFlow.js Web Tarayıcısı Çıkarımı#

https://aukerul-shuvo.github.io/YOLOv5_TensorFlow-JS/

Desteklenen Ortamlar#

Ultralytics, projelerine hızlı bir başlangıç yapman için CUDA, CUDNN, Python ve PyTorch gibi temel bağımlılıkların önceden yüklendiği, kullanıma hazır çeşitli ortamlar sunar.

Ücretsiz GPU Not Defterleri:
Google Cloud: GCP Hızlı Başlangıç Kılavuzu
Amazon: AWS Hızlı Başlangıç Kılavuzu
Azure: AzureML Hızlı Başlangıç Kılavuzu
Docker: Docker Hızlı Başlangıç Kılavuzu

Proje Durumu#

Bu rozet, tüm YOLOv5 GitHub Actions Sürekli Entegrasyon (CI) testlerinin başarıyla geçtiğini gösterir. Bu CI testleri, YOLOv5'in çeşitli önemli alanlardaki işlevselliğini ve performansını titizlikle kontrol eder: eğitim, doğrulama, çıkarım, dışa aktarma ve karşılaştırmalı testler. Testler her 24 saatte bir ve her yeni işleme sonrasında yürütülerek macOS, Windows ve Ubuntu üzerinde tutarlı ve güvenilir çalışmayı güvence altına alır.

Katkıda Bulunanlar

GLglenn-jocher² RAraimbekovm¹ PDpderrenger¹

Oluşturulma 2 ay önceGüncellenme geçen hafta