TFLite, ONNX, CoreML, TensorRT Dışa Aktarma

📚 Bu kılavuz, eğitilmiş bir YOLOv5 🚀 modelinin PyTorch'tan ONNX, TensorRT, CoreML ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli dağıtım formatlarına nasıl aktarılacağını açıklamaktadır.

Başlamadan Önce

requirements.txt'i bir Python>=3.8.0 ortamında, PyTorch>=1.8 dahil olmak üzere klonlayın ve kurun. Modeller ve veri kümeleri, en son YOLOv5 sürümünden otomatik olarak indirilir.

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

İçin TensorRT dışa aktarma örneği (GPU gerektirir) Colab'imize bakın notebook ek bölüm.

Desteklenen Dışa Aktarma Biçimleri

YOLOv5 çıkarımı, 12 formatta resmi olarak desteklenir:

Performans İpuçları

3 kata kadar CPU hızlandırması için ONNX veya OpenVINO'ya aktarın. Bkz. CPU Kıyaslamaları.
5 kata kadar GPU hızlandırması için TensorRT'ye aktarın. Bkz. GPU Kıyaslamaları.

Format	`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/`

Kıyaslamalar

Aşağıdaki kıyaslamalar, YOLOv5 eğitim not defteri ile bir Colab Pro üzerinde çalışır Tekrar 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 Bir YOLOv5 Modelini Dışa Aktarın

Bu komut, önceden eğitilmiş bir YOLOv5s modelini TorchScript ve ONNX biçimlerine aktarır. yolov5s.pt mevcut en küçük ikinci model olan 'küçük' modeldir. Diğer seçenekler şunlardır: yolov5n.pt, yolov5m.pt, yolov5l.pt ve yolov5x.pt, P6 karşılıkları ile birlikte, örneğin yolov5s6.pt veya kendi özel eğitim kontrol noktanız, örneğin runs/exp/weights/best.pt. Mevcut tüm modeller hakkında ayrıntılı bilgi için lütfen README dosyamıza bakın tablo.

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

İpucu

Ekle --half modelleri FP16 half ile dışa aktarmak için kesinlik daha küçük dosya boyutları için

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 modeliyle birlikte kaydedilecektir:

YOLO dışa aktarma konumları

Dışa aktarılan modelleri görselleştirmek için Netron Viewer önerilir:

YOLO model görselleştirmesi

Dışa Aktarılmış Model Kullanım Örnekleri

detect.py dışa aktarılan modellerde çıkarım çalıştırır:

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 modellerde doğrulama çalıştırır:

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 aktarılmış YOLOv5 modelleriyle PyTorch Hub'ı kullanın:

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 aktarılmış ONNX model örneklerinde YOLOv5 OpenCV DNN C++ çıkarımı:

YOLOv5 OpenVINO C++ çıkarım örnekleri:

TensorFlow.js Web Tarayıcı Çıkarımı

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

Desteklenen Ortamlar

Ultralytics, projelerinize hızlı bir başlangıç yapmanız için her biri CUDA, CUDNN, Python ve PyTorch gibi temel bağımlılıklarla önceden yüklenmiş bir dizi kullanıma hazır ortam 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 işlevselliğini ve performansını çeşitli temel açılardan titizlikle kontrol eder: eğitim, doğrulama, çıkarım, dışa aktarma ve kıyaslamalar. macOS, Windows ve Ubuntu'da tutarlı ve güvenilir çalışmayı sağlarlar; testler her 24 saatte bir ve her yeni commit'te yapılır.

📅 1 yıl önce oluşturuldu ✏️ 2 ay önce güncellendi