Hiểu biết YOLO11 Tùy chọn triển khai của

Giới thiệu

Bạn đã đi một chặng đường dài trên hành trình của mình với YOLO11 . Bạn đã siêng năng thu thập dữ liệu, chú thích tỉ mỉ và dành thời gian để đào tạo và đánh giá chặt chẽ tùy chỉnh của mình YOLO11 mô hình. Bây giờ, đã đến lúc đưa mô hình của bạn vào hoạt động cho ứng dụng, trường hợp sử dụng hoặc dự án cụ thể của bạn. Nhưng có một quyết định quan trọng đặt ra trước mắt bạn: làm thế nào để xuất và triển khai mô hình của bạn một cách hiệu quả.

Hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn qua YOLO11 Các tùy chọn triển khai và các yếu tố cần thiết cần xem xét để chọn tùy chọn phù hợp cho dự án của bạn.

Làm thế nào để chọn tùy chọn triển khai phù hợp cho bạn YOLO11 Người mẫu

Khi đến lúc triển khai YOLO11 mô hình, việc lựa chọn định dạng xuất phù hợp là rất quan trọng. Như đã nêu trong tài liệu Ultralytics YOLO11 Modes , hàm model.export() cho phép chuyển đổi mô hình đã đào tạo của bạn thành nhiều định dạng khác nhau phù hợp với nhiều môi trường và yêu cầu hiệu suất khác nhau.

Định dạng lý tưởng phụ thuộc vào bối cảnh hoạt động dự định của mô hình, tốc độ cân bằng, hạn chế về phần cứng và khả năng tích hợp dễ dàng. Trong phần sau, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn từng tùy chọn xuất, hiểu rõ khi nào nên chọn từng tùy chọn.

YOLO11 Tùy chọn triển khai của

Chúng ta hãy cùng đi qua những khác biệt YOLO11 tùy chọn triển khai. Để biết hướng dẫn chi tiết về quy trình xuất, hãy truy cập trang tài liệu Ultralytics về xuất .

PyTorch

PyTorch là một thư viện học máy mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi cho các ứng dụng trong học sâu và trí tuệ nhân tạo . Nó cung cấp mức độ linh hoạt và tốc độ cao, khiến nó trở thành lựa chọn yêu thích của các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.

• Tiêu chuẩn hiệu suất : PyTorch được biết đến với tính dễ sử dụng và linh hoạt, điều này có thể dẫn đến sự đánh đổi nhỏ về hiệu suất thô khi so sánh với các nền tảng khác chuyên biệt và được tối ưu hóa hơn.

• Khả năng tương thích và tích hợp : Cung cấp khả năng tương thích tuyệt vời với nhiều thư viện khoa học dữ liệu và máy học trong Python .

• Hỗ trợ cộng đồng và hệ sinh thái : Một trong những cộng đồng năng động nhất, với nhiều nguồn lực để học tập và khắc phục sự cố.

• Các nghiên cứu điển hình : Thường được sử dụng trong các nguyên mẫu nghiên cứu, nhiều bài báo học thuật tham khảo các mô hình được triển khai trong PyTorch .

• Bảo trì và Cập nhật : Cập nhật thường xuyên với sự phát triển và hỗ trợ tích cực cho các tính năng mới.

• Cân nhắc về bảo mật : Các bản vá thường xuyên cho các vấn đề bảo mật, nhưng bảo mật phụ thuộc phần lớn vào môi trường chung mà nó được triển khai.

• Tăng tốc phần cứng : Hỗ trợ CUDA vì GPU tăng tốc, cần thiết để tăng tốc quá trình đào tạo và suy luận mô hình.

TorchScript

TorchScript mở rộng PyTorch khả năng của 's bằng cách cho phép xuất các mô hình được chạy trong môi trường thời gian chạy C++. Điều này làm cho nó phù hợp với môi trường sản xuất nơi Python không có sẵn.

• Tiêu chuẩn hiệu suất : Có thể cung cấp hiệu suất được cải thiện so với bản gốc PyTorch , đặc biệt là trong môi trường sản xuất.

• Khả năng tương thích và tích hợp : Được thiết kế để chuyển đổi liền mạch từ PyTorch sang môi trường sản xuất C++, mặc dù một số tính năng nâng cao có thể không hoạt động hoàn hảo.

• Hỗ trợ cộng đồng và hệ sinh thái : Lợi ích từ PyTorch có cộng đồng lớn nhưng phạm vi các nhà phát triển chuyên môn hẹp hơn.

• Các nghiên cứu tình huống : Được sử dụng rộng rãi trong các bối cảnh công nghiệp nơi Python Chi phí hiệu suất là một điểm nghẽn.

• Bảo trì và Cập nhật : Được bảo trì cùng với PyTorch với những cập nhật liên tục.

• Cân nhắc về bảo mật : Cung cấp khả năng bảo mật được cải thiện bằng cách cho phép chạy các mô hình trong môi trường không có đầy đủ Python cài đặt.

• Tăng tốc phần cứng : Kế thừa PyTorch 'S CUDA hỗ trợ, đảm bảo hiệu quả GPU sử dụng.

ONNX

Trao đổi mạng nơ-ron mở ( ONNX ) là định dạng cho phép mô hình tương tác giữa các khuôn khổ khác nhau, điều này có thể rất quan trọng khi triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau.

• Tiêu chuẩn hiệu suất : ONNX các mô hình có thể có hiệu suất khác nhau tùy thuộc vào thời gian chạy cụ thể mà chúng được triển khai.

• Khả năng tương thích và tích hợp : Khả năng tương tác cao trên nhiều nền tảng và phần cứng do tính chất không phụ thuộc vào khuôn khổ.

• Hỗ trợ cộng đồng và hệ sinh thái : Được nhiều tổ chức hỗ trợ, tạo nên một hệ sinh thái rộng lớn và nhiều công cụ để tối ưu hóa.

• Nghiên cứu tình huống : Thường được sử dụng để di chuyển các mô hình giữa các khuôn khổ học máy khác nhau, chứng minh tính linh hoạt của nó.

• Bảo trì và Cập nhật : Là một tiêu chuẩn mở, ONNX được cập nhật thường xuyên để hỗ trợ các hoạt động và mô hình mới.

• Cân nhắc về bảo mật : Giống như bất kỳ công cụ đa nền tảng nào, điều cần thiết là phải đảm bảo các biện pháp bảo mật trong quy trình chuyển đổi và triển khai.

• Tăng tốc phần cứng : Với ONNX Khi chạy, các mô hình có thể tận dụng nhiều tối ưu hóa phần cứng khác nhau.

OpenVINO

OpenVINO là một Intel bộ công cụ được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai các mô hình học sâu trên Intel phần cứng, nâng cao hiệu suất và tốc độ.

• Tiêu chuẩn hiệu suất : Được tối ưu hóa cụ thể cho Intel CPU, GPU và VPU mang lại hiệu suất tăng đáng kể trên phần cứng tương thích.

• Khả năng tương thích và tích hợp : Hoạt động tốt nhất trong Intel hệ sinh thái mà còn hỗ trợ nhiều nền tảng khác.

• Hỗ trợ cộng đồng và hệ sinh thái : Được hỗ trợ bởi Intel , với lượng người dùng đông đảo, đặc biệt là trong lĩnh vực thị giác máy tính .

• Các nghiên cứu tình huống : Thường được sử dụng trong các tình huống IoT và điện toán biên , trong đó Intel phần cứng rất phổ biến.

• Bảo trì và Cập nhật : Intel cập nhật thường xuyên OpenVINO để hỗ trợ các mô hình học sâu mới nhất và Intel phần cứng.

• Cân nhắc về bảo mật : Cung cấp các tính năng bảo mật mạnh mẽ phù hợp để triển khai trong các ứng dụng nhạy cảm.

• Tăng tốc phần cứng : Được thiết kế riêng để tăng tốc trên Intel phần cứng, tận dụng các bộ lệnh chuyên dụng và các tính năng phần cứng.

Để biết thêm chi tiết về việc triển khai sử dụng OpenVINO , tham khảo Ultralytics Tài liệu tích hợp: Intel OpenVINO Export .

TensorRT

TensorRT là một trình tối ưu hóa suy luận học sâu hiệu suất cao và thời gian chạy từ NVIDIA , lý tưởng cho các ứng dụng cần tốc độ và hiệu quả.

• Tiêu chuẩn hiệu suất : Mang lại hiệu suất hàng đầu trên NVIDIA GPU hỗ trợ suy luận tốc độ cao.

• Khả năng tương thích và tích hợp : Phù hợp nhất cho NVIDIA phần cứng, với sự hỗ trợ hạn chế bên ngoài môi trường này.

• Hỗ trợ cộng đồng và hệ sinh thái : Mạng lưới hỗ trợ mạnh mẽ thông qua NVIDIA Diễn đàn và tài liệu dành cho nhà phát triển.

• Nghiên cứu tình huống : Được áp dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp đòi hỏi suy luận thời gian thực trên dữ liệu video và hình ảnh.

• Bảo trì và Cập nhật : NVIDIA duy trì TensorRT với các bản cập nhật thường xuyên để nâng cao hiệu suất và hỗ trợ mới GPU kiến trúc.

• Cân nhắc về bảo mật : Giống như nhiều NVIDIA sản phẩm này tập trung nhiều vào bảo mật, nhưng chi tiết cụ thể phụ thuộc vào môi trường triển khai.

• Tăng tốc phần cứng : Được thiết kế dành riêng cho NVIDIA GPU cung cấp khả năng tối ưu hóa và tăng tốc sâu.

CoreML

CoreML là khuôn khổ học máy của Apple, được tối ưu hóa cho hiệu suất trên thiết bị trong hệ sinh thái Apple, bao gồm iOS , macOS, watchOS và tvOS.

• Tiêu chuẩn hiệu suất : Được tối ưu hóa cho hiệu suất trên thiết bị trên phần cứng Apple với mức sử dụng pin tối thiểu.

• Khả năng tương thích và tích hợp : Dành riêng cho hệ sinh thái của Apple, cung cấp quy trình làm việc hợp lý cho iOS và các ứng dụng macOS.

• Hỗ trợ cộng đồng và hệ sinh thái : Được hỗ trợ mạnh mẽ từ Apple và cộng đồng nhà phát triển tận tâm, với tài liệu và công cụ phong phú.

• Nghiên cứu tình huống : Thường được sử dụng trong các ứng dụng yêu cầu khả năng học máy trên thiết bị của các sản phẩm Apple.

• Bảo trì và Cập nhật : Được Apple cập nhật thường xuyên để hỗ trợ những tiến bộ mới nhất về máy học và phần cứng của Apple.

• Cân nhắc về bảo mật : Lợi ích từ việc Apple tập trung vào quyền riêng tư của người dùng và bảo mật dữ liệu .

• Tăng tốc phần cứng : Tận dụng tối đa công cụ thần kinh của Apple và GPU để tăng tốc các tác vụ học máy.

TF SavedModel

TF SavedModel là TensorFlow Định dạng để lưu và phục vụ các mô hình học máy, đặc biệt phù hợp với môi trường máy chủ có khả năng mở rộng.

• Tiêu chuẩn hiệu suất : Cung cấp hiệu suất có thể mở rộng trong môi trường máy chủ, đặc biệt khi sử dụng với TensorFlow Phục vụ.

• Khả năng tương thích và tích hợp : Khả năng tương thích rộng trên TensorFlow Hệ sinh thái của, bao gồm triển khai máy chủ doanh nghiệp và đám mây.

• Hỗ trợ cộng đồng và hệ sinh thái : Sự hỗ trợ lớn của cộng đồng do TensorFlow với sự phổ biến rộng rãi, cùng nhiều công cụ để triển khai và tối ưu hóa.

• Nghiên cứu tình huống : Được sử dụng rộng rãi trong môi trường sản xuất để phục vụ các mô hình học sâu ở quy mô lớn.

• Bảo trì và Cập nhật : Được hỗ trợ bởi Google và TensorFlow cộng đồng, đảm bảo cập nhật thường xuyên và có các tính năng mới.

• Cân nhắc về bảo mật : Triển khai sử dụng TensorFlow Serving bao gồm các tính năng bảo mật mạnh mẽ cho các ứng dụng cấp doanh nghiệp.

• Tăng tốc phần cứng : Hỗ trợ nhiều khả năng tăng tốc phần cứng khác nhau thông qua TensorFlow phần phụ trợ của 's.

TF GraphDef

TF GraphDef là một TensorFlow định dạng biểu diễn mô hình dưới dạng đồ thị, có lợi cho các môi trường yêu cầu đồ thị tính toán tĩnh.

• Tiêu chuẩn hiệu suất : Cung cấp hiệu suất ổn định cho đồ thị tính toán tĩnh, tập trung vào tính nhất quán và độ tin cậy.

• Khả năng tương thích và tích hợp : Dễ dàng tích hợp trong TensorFlow cơ sở hạ tầng của nhưng kém linh hoạt hơn so với SavedModel .

• Hỗ trợ cộng đồng và hệ sinh thái : Hỗ trợ tốt từ TensorFlow hệ sinh thái của, với nhiều tài nguyên có sẵn để tối ưu hóa đồ thị tĩnh.

• Nghiên cứu tình huống : Hữu ích trong các trường hợp cần sử dụng đồ thị tĩnh, chẳng hạn như trong một số hệ thống nhúng.

• Bảo trì và Cập nhật : Cập nhật thường xuyên cùng với TensorFlow các bản cập nhật cốt lõi của.

• Cân nhắc về bảo mật : Đảm bảo triển khai an toàn với TensorFlow các biện pháp bảo mật đã được thiết lập.

• Tăng tốc phần cứng : Có thể sử dụng TensorFlow tùy chọn tăng tốc phần cứng của ', mặc dù không linh hoạt như SavedModel .

TF Nhẹ

TF Lite là TensorFlow Giải pháp của 's dành cho máy học trên thiết bị di động và nhúng, cung cấp thư viện nhẹ để suy luận trên thiết bị.

• Tiêu chuẩn hiệu suất : Được thiết kế để đạt tốc độ và hiệu quả trên các thiết bị di động và nhúng.

• Khả năng tương thích và tích hợp : Có thể sử dụng trên nhiều loại thiết bị do tính nhẹ của nó.

• Hỗ trợ cộng đồng và hệ sinh thái : Được hỗ trợ bởi Google , nó có một cộng đồng mạnh mẽ và ngày càng có nhiều nguồn lực dành cho các nhà phát triển.

• Nghiên cứu tình huống : Phổ biến trong các ứng dụng di động yêu cầu suy luận trên thiết bị với dung lượng tối thiểu.

• Bảo trì và Cập nhật : Cập nhật thường xuyên để bao gồm các tính năng mới nhất và tối ưu hóa cho thiết bị di động.

• Cân nhắc về bảo mật : Cung cấp môi trường an toàn để chạy mô hình trên thiết bị của người dùng cuối.

• Tăng tốc phần cứng : Hỗ trợ nhiều tùy chọn tăng tốc phần cứng, bao gồm GPU và DSP.

TF Bờ rìa TPU

TF Bờ rìa TPU được thiết kế cho khả năng tính toán hiệu quả, tốc độ cao trên Google Cạnh của 's TPU phần cứng, hoàn hảo cho các thiết bị IoT yêu cầu xử lý thời gian thực.

• Tiêu chuẩn hiệu suất : Được tối ưu hóa đặc biệt cho khả năng tính toán hiệu quả, tốc độ cao trên Google Cạnh của 's TPU phần cứng.

• Khả năng tương thích và tích hợp : Chỉ hoạt động với TensorFlow Các mô hình Lite trên Edge TPU thiết bị.

• Hỗ trợ cộng đồng và hệ sinh thái : Hỗ trợ ngày càng tăng với các nguồn lực được cung cấp bởi Google và các nhà phát triển bên thứ ba.

• Nghiên cứu tình huống : Được sử dụng trong các thiết bị và ứng dụng IoT yêu cầu xử lý thời gian thực với độ trễ thấp.

• Bảo trì và Cập nhật : Liên tục được cải thiện để tận dụng khả năng của Edge mới TPU phát hành phần cứng.

• Cân nhắc về bảo mật : Tích hợp với Google bảo mật mạnh mẽ cho các thiết bị IoT và thiết bị biên.

• Tăng tốc phần cứng : Được thiết kế riêng để tận dụng tối đa Google Thiết bị san hô.

TF .js

TensorFlow .js ( TF .js) là một thư viện mang khả năng học máy trực tiếp đến trình duyệt, cung cấp một lĩnh vực khả năng mới cho cả nhà phát triển web và người dùng. Nó cho phép tích hợp các mô hình học máy vào các ứng dụng web mà không cần cơ sở hạ tầng phụ trợ.

• Tiêu chuẩn hiệu suất : Cho phép máy học trực tiếp trong trình duyệt với hiệu suất hợp lý, tùy thuộc vào thiết bị của khách hàng.

• Khả năng tương thích và tích hợp : Khả năng tương thích cao với các công nghệ web, cho phép tích hợp dễ dàng vào các ứng dụng web.

• Hỗ trợ cộng đồng và hệ sinh thái : Hỗ trợ từ cộng đồng các nhà phát triển web và Node.js, với nhiều công cụ để triển khai mô hình ML trong trình duyệt.

• Nghiên cứu tình huống : Lý tưởng cho các ứng dụng web tương tác có lợi thế từ công nghệ máy học phía máy khách mà không cần xử lý phía máy chủ.

• Bảo trì và Cập nhật : Được bảo trì bởi TensorFlow nhóm có sự đóng góp từ cộng đồng nguồn mở.

• Cân nhắc về bảo mật : Chạy trong bối cảnh bảo mật của trình duyệt, sử dụng mô hình bảo mật của nền tảng web.

• Tăng tốc phần cứng : Hiệu suất có thể được nâng cao bằng các API dựa trên web có khả năng truy cập vào khả năng tăng tốc phần cứng như WebGL.

PaddlePaddle

PaddlePaddle là một khuôn khổ học sâu mã nguồn mở do Baidu phát triển. Nó được thiết kế để vừa hiệu quả cho các nhà nghiên cứu vừa dễ sử dụng cho các nhà phát triển. Nó đặc biệt phổ biến ở Trung Quốc và cung cấp hỗ trợ chuyên biệt cho việc xử lý ngôn ngữ tiếng Trung.

• Tiêu chuẩn hiệu suất : Cung cấp hiệu suất cạnh tranh, tập trung vào tính dễ sử dụng và khả năng mở rộng.

• Khả năng tương thích và tích hợp : Được tích hợp tốt trong hệ sinh thái của Baidu và hỗ trợ nhiều ứng dụng khác nhau.

• Hỗ trợ cộng đồng và hệ sinh thái : Mặc dù cộng đồng này trên toàn cầu còn nhỏ nhưng đang phát triển nhanh chóng, đặc biệt là ở Trung Quốc.

• Nghiên cứu tình huống : Thường được sử dụng tại thị trường Trung Quốc và bởi các nhà phát triển đang tìm kiếm giải pháp thay thế cho các khuôn khổ chính khác.

• Bảo trì và Cập nhật : Cập nhật thường xuyên, tập trung vào việc phục vụ các ứng dụng và dịch vụ AI bằng tiếng Trung.

• Cân nhắc về bảo mật : Nhấn mạnh vào quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu , đáp ứng các tiêu chuẩn quản trị dữ liệu của Trung Quốc.

• Tăng tốc phần cứng : Hỗ trợ nhiều chức năng tăng tốc phần cứng khác nhau, bao gồm cả chip Kunlun của Baidu.

NCNN

NCNN là một khuôn khổ suy luận mạng nơ-ron hiệu suất cao được tối ưu hóa cho nền tảng di động. Nó nổi bật vì tính nhẹ và hiệu quả, khiến nó đặc biệt phù hợp với các thiết bị di động và nhúng có tài nguyên hạn chế.

• Tiêu chuẩn hiệu suất : Được tối ưu hóa cao cho nền tảng di động, cung cấp khả năng suy luận hiệu quả trên các thiết bị chạy ARM.

• Khả năng tương thích và tích hợp : Thích hợp cho các ứng dụng trên điện thoại di động và hệ thống nhúng có kiến trúc ARM.

• Hỗ trợ cộng đồng và hệ sinh thái : Được hỗ trợ bởi một cộng đồng nhỏ nhưng năng động tập trung vào các ứng dụng ML di động và nhúng.

• Các nghiên cứu điển hình : Được ưa chuộng cho các ứng dụng di động nơi hiệu quả và tốc độ là yếu tố quan trọng Android và các hệ thống khác dựa trên ARM.

• Bảo trì và Cập nhật : Liên tục cải tiến để duy trì hiệu suất cao trên nhiều thiết bị ARM.

• Cân nhắc về bảo mật : Tập trung vào việc chạy cục bộ trên thiết bị, tận dụng tính bảo mật vốn có của quá trình xử lý trên thiết bị.

• Tăng tốc phần cứng : Được thiết kế riêng cho CPU và GPU ARM, với các tối ưu hóa cụ thể cho các kiến trúc này.

MNN

MNN là một khuôn khổ học sâu hiệu quả cao và nhẹ. Nó hỗ trợ suy luận và đào tạo các mô hình học sâu và có hiệu suất hàng đầu trong ngành về suy luận và đào tạo trên thiết bị. Ngoài ra, MNN cũng được sử dụng trên các thiết bị nhúng, chẳng hạn như IoT.

Phân tích so sánh của YOLO11 Tùy chọn triển khai

Bảng sau đây cung cấp ảnh chụp nhanh về các tùy chọn triển khai khác nhau có sẵn cho YOLO11 mô hình, giúp bạn đánh giá mô hình nào phù hợp nhất với nhu cầu dự án của bạn dựa trên một số tiêu chí quan trọng. Để xem xét sâu hơn về định dạng của từng tùy chọn triển khai, vui lòng xem trang tài liệu Ultralytics về định dạng xuất .

Phân tích so sánh này cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan cấp cao. Để triển khai, điều cần thiết là phải xem xét các yêu cầu và ràng buộc cụ thể của dự án của bạn và tham khảo tài liệu chi tiết và các nguồn lực có sẵn cho từng tùy chọn.

Cộng đồng và Hỗ trợ

Khi bạn bắt đầu với YOLO11 , có một cộng đồng hữu ích và sự hỗ trợ có thể tạo ra tác động đáng kể. Sau đây là cách kết nối với những người khác có cùng sở thích với bạn và nhận được sự hỗ trợ bạn cần.

Tham gia với cộng đồng rộng lớn hơn

• GitHub Discussions: Các YOLO11 kho lưu trữ trên GitHub có phần "Thảo luận" nơi bạn có thể đặt câu hỏi, báo cáo sự cố và đề xuất cải tiến.

• Máy chủ Discord Ultralytics : Ultralytics có máy chủ Discord nơi bạn có thể tương tác với người dùng và nhà phát triển khác.

Tài liệu và tài nguyên chính thức

• Tài liệu YOLO11 Ultralytics : Tài liệu chính thức cung cấp tổng quan toàn diện về YOLO11 , cùng với hướng dẫn cài đặt, sử dụng và khắc phục sự cố.

Những nguồn lực này sẽ giúp bạn giải quyết các thách thức và cập nhật các xu hướng mới nhất và các phương pháp hay nhất trong YOLO11 cộng đồng.

Phần kết luận

Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã khám phá các tùy chọn triển khai khác nhau cho YOLO11 . Chúng tôi cũng đã thảo luận về các yếu tố quan trọng cần cân nhắc khi đưa ra lựa chọn của bạn. Các tùy chọn này cho phép bạn tùy chỉnh mô hình của mình cho nhiều môi trường và yêu cầu hiệu suất khác nhau, giúp mô hình phù hợp với các ứng dụng thực tế.

Đừng quên rằng YOLO11 Và Ultralytics cộng đồng là nguồn trợ giúp có giá trị. Kết nối với các nhà phát triển và chuyên gia khác để tìm hiểu các mẹo và giải pháp độc đáo mà bạn có thể không tìm thấy trong tài liệu thông thường. Tiếp tục tìm kiếm kiến thức, khám phá những ý tưởng mới và chia sẻ kinh nghiệm của bạn.

Triển khai vui vẻ!

CÂU HỎI THƯỜNG GẶP

Các tùy chọn triển khai có sẵn cho là gì? YOLO11 trên các nền tảng phần cứng khác nhau?

Ultralytics YOLO11 hỗ trợ nhiều định dạng triển khai khác nhau, mỗi định dạng được thiết kế cho các môi trường và nền tảng phần cứng cụ thể. Các định dạng chính bao gồm:

• PyTorch dùng cho nghiên cứu và tạo mẫu, với khả năng tuyệt vời Python sự tích hợp.
• TorchScript dành cho môi trường sản xuất nơi Python không có sẵn.
• ONNX có khả năng tương thích đa nền tảng và tăng tốc phần cứng.
• OpenVINO để tối ưu hóa hiệu suất trên Intel phần cứng.
• TensorRT cho suy luận tốc độ cao trên NVIDIA GPU.

Mỗi định dạng đều có những ưu điểm riêng. Để biết hướng dẫn chi tiết, hãy xem tài liệu quy trình xuất của chúng tôi.

Làm thế nào để tôi cải thiện tốc độ suy luận của tôi? YOLO11 mô hình trên một Intel CPU ?

Để tăng tốc độ suy luận trên Intel CPU, bạn có thể triển khai YOLO11 mô hình sử dụng Intel 'S OpenVINO bộ công cụ. OpenVINO cung cấp sự gia tăng hiệu suất đáng kể bằng cách tối ưu hóa các mô hình để tận dụng Intel phần cứng hiệu quả.

1. Chuyển đổi của bạn YOLO11 mô hình cho OpenVINO định dạng sử dụng model.export() chức năng.
2. Làm theo hướng dẫn thiết lập chi tiết trong tài liệu Intel OpenVINO Export .

Để biết thêm thông tin chi tiết, hãy xem bài đăng trên blog của chúng tôi.

Tôi có thể triển khai không? YOLO11 mô hình trên thiết bị di động?

Đúng, YOLO11 các mô hình có thể được triển khai trên các thiết bị di động bằng cách sử dụng TensorFlow Lite ( TF Lite) cho cả hai Android Và iOS nền tảng. TF Lite được thiết kế cho các thiết bị di động và nhúng, cung cấp khả năng suy luận hiệu quả trên thiết bị.

# Export command for TFLite format
model.export(format="tflite")

# CLI command for TFLite export
yolo export --format tflite

Để biết thêm chi tiết về việc triển khai mô hình lên thiết bị di động, hãy tham khảo hướng dẫn tích hợp TF Lite của chúng tôi.

Tôi nên cân nhắc những yếu tố nào khi chọn định dạng triển khai cho YOLO11 người mẫu?

Khi chọn định dạng triển khai cho YOLO11 , hãy xem xét các yếu tố sau:

• Hiệu suất : Một số định dạng như TensorRT cung cấp tốc độ đặc biệt trên NVIDIA GPU, trong khi OpenVINO được tối ưu hóa cho Intel phần cứng.
• Khả năng tương thích : ONNX cung cấp khả năng tương thích rộng rãi trên nhiều nền tảng khác nhau.
• Dễ dàng tích hợp : Các định dạng như CoreML hoặc TF Lite được thiết kế riêng cho các hệ sinh thái cụ thể như iOS Và Android , tương ứng.
• Hỗ trợ cộng đồng : Các định dạng như PyTorch và TensorFlow có nguồn lực và sự hỗ trợ rộng rãi từ cộng đồng.

Để có phân tích so sánh, hãy tham khảo tài liệu định dạng xuất của chúng tôi.

Tôi có thể triển khai như thế nào YOLO11 mô hình trong ứng dụng web?

Để triển khai YOLO11 các mô hình trong một ứng dụng web, bạn có thể sử dụng TensorFlow .js ( TF .js), cho phép chạy các mô hình học máy trực tiếp trong trình duyệt. Phương pháp này loại bỏ nhu cầu về cơ sở hạ tầng phụ trợ và cung cấp hiệu suất thời gian thực.

1. Xuất khẩu YOLO11 mô hình cho TF Định dạng .js.
2. Tích hợp mô hình đã xuất vào ứng dụng web của bạn.

Để biết hướng dẫn từng bước, hãy tham khảo hướng dẫn của chúng tôi về tích hợp TensorFlow .js .

📅 Được tạo ra cách đây 1 năm ✏️ Đã cập nhật cách đây 1 tháng

Bình luận