Xuất Intel OpenVINO

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ đề cập đến việc xuất các mô hình YOLO11 sang định dạng OpenVINO, định dạng này có thể cung cấp khả năng tăng tốc CPU lên đến 3 lần, cũng như tăng tốc suy luận YOLO trên phần cứng GPU và NPU của Intel.

OpenVINO, viết tắt của bộ công cụ Open Visual Inference & Neural Network Optimization, là một bộ công cụ toàn diện để tối ưu hóa và triển khai các mô hình suy luận AI. Mặc dù tên có chứa Visual, OpenVINO cũng hỗ trợ nhiều tác vụ bổ sung khác nhau bao gồm ngôn ngữ, âm thanh, chuỗi thời gian, v.v.

Xem: Cách xuất khẩu Ultralytics YOLO11 ĐẾN Intel OpenVINO Định dạng để suy luận nhanh hơn 🚀

Ví dụ sử dụng

Xuất mô hình YOLO11n sang định dạng OpenVINO và chạy suy luận với mô hình đã xuất.

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model
model.export(format="openvino")  # creates 'yolo11n_openvino_model/'

# Load the exported OpenVINO model
ov_model = YOLO("yolo11n_openvino_model/")

# Run inference
results = ov_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Run inference with specified device, available devices: ["intel:gpu", "intel:npu", "intel:cpu"]
results = ov_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg", device="intel:gpu")

# Export a YOLO11n PyTorch model to OpenVINO format
yolo export model=yolo11n.pt format=openvino # creates 'yolo11n_openvino_model/'

# Run inference with the exported model
yolo predict model=yolo11n_openvino_model source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

# Run inference with specified device, available devices: ["intel:gpu", "intel:npu", "intel:cpu"]
yolo predict model=yolo11n_openvino_model source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' device="intel:gpu"

Các đối số xuất

Để biết thêm chi tiết về quy trình xuất, hãy truy cập trang tài liệu Ultralytics về xuất.

Lợi ích của OpenVINO

1. Hiệu năng: OpenVINO mang lại khả năng suy luận hiệu năng cao bằng cách sử dụng sức mạnh của CPU Intel, GPU tích hợp và rời, và FPGA.
2. Hỗ trợ thực thi không đồng nhất: OpenVINO cung cấp một API để viết một lần và triển khai trên mọi phần cứng Intel được hỗ trợ (CPU, GPU, FPGA, VPU, v.v.).
3. Trình tối ưu hóa mô hình: OpenVINO cung cấp Trình tối ưu hóa mô hình để nhập, chuyển đổi và tối ưu hóa các mô hình từ các framework học sâu phổ biến như PyTorch, TensorFlow, TensorFlow Lite, Keras, ONNX, PaddlePaddle và Caffe.
4. Dễ sử dụng: Bộ công cụ đi kèm với hơn 80 notebook hướng dẫn (bao gồm tối ưu hóa YOLOv8) hướng dẫn các khía cạnh khác nhau của bộ công cụ.

Cấu trúc Xuất OpenVINO

Khi bạn xuất một mô hình sang định dạng OpenVINO, nó sẽ tạo ra một thư mục chứa các thành phần sau:

1. Tệp XML: Mô tả cấu trúc liên kết mạng.
2. Tệp BIN: Chứa dữ liệu nhị phân về trọng số và độ chệch.
3. Tệp ánh xạ: Chứa ánh xạ của các tensor đầu ra mô hình gốc tới tên tensor OpenVINO.

Bạn có thể sử dụng các tệp này để chạy suy luận với OpenVINO Inference Engine.

Sử dụng Xuất OpenVINO trong Triển khai

Sau khi mô hình của bạn được xuất thành công sang định dạng OpenVINO, bạn có hai tùy chọn chính để chạy inference:

1. Sử dụng ultralytics gói, cung cấp API cấp cao và bao gồm OpenVINO Runtime.

2. Sử dụng gốc openvino gói để kiểm soát nâng cao hoặc tùy chỉnh hơn đối với hành vi suy luận.

Suy luận với Ultralytics

Gói ultralytics cho phép bạn dễ dàng chạy suy luận bằng mô hình OpenVINO đã xuất thông qua phương thức predict. Bạn cũng có thể chỉ định thiết bị đích (ví dụ: intel:gpu, intel:npu, intel:cpu) bằng cách sử dụng đối số device.

from ultralytics import YOLO

# Load the exported OpenVINO model
ov_model = YOLO("yolo11n_openvino_model/")  # the path of your exported OpenVINO model
# Run inference with the exported model
ov_model.predict(device="intel:gpu")  # specify the device you want to run inference on

Cách tiếp cận này lý tưởng cho việc tạo mẫu hoặc triển khai nhanh chóng khi bạn không cần toàn quyền kiểm soát quy trình suy luận.

Suy luận với OpenVINO Runtime

OpenVINO Runtime cung cấp một API thống nhất để suy luận trên tất cả phần cứng Intel được hỗ trợ. Nó cũng cung cấp các khả năng nâng cao như cân bằng tải trên phần cứng Intel và thực thi không đồng bộ. Để biết thêm thông tin về cách chạy suy luận, hãy tham khảo notebooks YOLO11.

Hãy nhớ rằng, bạn sẽ cần các tệp XML và BIN cũng như bất kỳ cài đặt dành riêng cho ứng dụng nào như kích thước đầu vào, hệ số tỷ lệ để chuẩn hóa, v.v., để thiết lập và sử dụng mô hình một cách chính xác với Runtime.

Trong ứng dụng triển khai của bạn, bạn thường sẽ thực hiện các bước sau:

1. Khởi tạo OpenVINO bằng cách tạo core = Core().
2. Tải mô hình bằng core.read_model() phương thức.
3. Biên dịch mô hình bằng cách sử dụng core.compile_model() function.
4. Chuẩn bị dữ liệu đầu vào (ảnh, văn bản, âm thanh, v.v.).
5. Chạy suy luận bằng compiled_model(input_data).

Để biết thêm các bước chi tiết và đoạn mã, hãy tham khảo tài liệu OpenVINO hoặc hướng dẫn API.

Điểm chuẩn OpenVINO YOLO11

Nhóm Ultralytics đã đánh giá YOLO11 trên nhiều định dạng mô hình và độ chính xác, đánh giá tốc độ và độ chính xác trên các thiết bị Intel khác nhau tương thích với OpenVINO.

Intel Core CPU

Intel® Core® series là một dòng bộ xử lý hiệu năng cao của Intel. Dòng sản phẩm này bao gồm Core i3 (cấp thấp), Core i5 (tầm trung), Core i7 (cao cấp) và Core i9 (hiệu năng cực cao). Mỗi series phục vụ cho các nhu cầu và ngân sách điện toán khác nhau, từ các tác vụ hàng ngày đến khối lượng công việc chuyên nghiệp đòi hỏi khắt khe. Với mỗi thế hệ mới, những cải tiến được thực hiện đối với hiệu suất, hiệu quả năng lượng và các tính năng.

Các điểm chuẩn dưới đây chạy trên CPU Intel® Core® i9-12900KS thế hệ thứ 12 ở độ chính xác FP32.

Intel® Core™ Ultra

Dòng Intel® Core™ Ultra™ đại diện cho một chuẩn mực mới trong điện toán hiệu năng cao, được thiết kế để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của người dùng hiện đại — từ game thủ và nhà sáng tạo đến các chuyên gia tận dụng AI. Dòng sản phẩm thế hệ tiếp theo này không chỉ là một dòng CPU truyền thống; nó kết hợp các lõi CPU mạnh mẽ, khả năng GPU hiệu năng cao tích hợp và Bộ xử lý thần kinh (NPU) chuyên dụng trong một chip duy nhất, cung cấp một giải pháp thống nhất cho các khối lượng công việc điện toán đa dạng và chuyên sâu.

Trọng tâm của kiến trúc Intel® Core Ultra™ là thiết kế kết hợp cho phép hiệu suất vượt trội trên các tác vụ xử lý truyền thống, khối lượng công việc được tăng tốc bằng GPU và các hoạt động dựa trên AI. Việc bao gồm NPU tăng cường suy luận AI trên thiết bị, cho phép máy học và xử lý dữ liệu nhanh hơn, hiệu quả hơn trên một loạt các ứng dụng.

Dòng Core Ultra™ bao gồm nhiều kiểu máy khác nhau được thiết kế riêng cho các nhu cầu hiệu suất khác nhau, với các tùy chọn từ thiết kế tiết kiệm năng lượng đến các biến thể công suất cao được đánh dấu bằng ký hiệu "H"—lý tưởng cho máy tính xách tay và các yếu tố hình thức nhỏ gọn đòi hỏi sức mạnh tính toán nghiêm túc. Trong toàn bộ dòng sản phẩm, người dùng được hưởng lợi từ sự kết hợp giữa CPU, GPU và tích hợp NPU, mang lại hiệu quả, khả năng phản hồi và khả năng đa nhiệm vượt trội.

Là một phần trong quá trình đổi mới liên tục của Intel, dòng Core Ultra™ đặt ra một tiêu chuẩn mới cho điện toán sẵn sàng cho tương lai. Với nhiều mẫu máy có sẵn và nhiều mẫu khác sắp ra mắt, dòng sản phẩm này nhấn mạnh cam kết của Intel trong việc cung cấp các giải pháp tiên tiến cho thế hệ thiết bị thông minh, tăng cường AI tiếp theo.

Điểm chuẩn dưới đây chạy trên Intel® Core™ Ultra™ 7 258V và Intel® Core™ Ultra™ 7 265K ở độ chính xác FP32 và INT8.

Intel® Core™ Ultra™ 7 258V

Điểm chuẩn

Intel® Arc™ GPU tích hợpIntel® Lunar Lake CPUIntel® AI Boost NPU tích hợp

Kết quả Điểm chuẩn Chi tiết

Mô hình	Định dạng	Độ chính xác	Trạng thái	Kích thước (MB)	metrics/mAP50-95(B)	Thời gian suy luận (ms/ảnh)
YOLO11n	PyTorch	FP32	✅	5.4	0.5052	32.27
YOLO11n	OpenVINO	FP32	✅	10.4	0.5068	11.84
YOLO11n	OpenVINO	INT8	✅	3.3	0.4969	11.24
YOLO11s	PyTorch	FP32	✅	18.4	0.5776	92.09
YOLO11s	OpenVINO	FP32	✅	36.4	0.5797	14.82
YOLO11s	OpenVINO	INT8	✅	9.8	0.5751	12.88
YOLO11m	PyTorch	FP32	✅	38.8	0.6262	277.24
YOLO11m	OpenVINO	FP32	✅	77.1	0.6306	22.94
YOLO11m	OpenVINO	INT8	✅	20.2	0.6126	17.85
YOLO11l	PyTorch	FP32	✅	49.0	0.6361	348.97
YOLO11l	OpenVINO	FP32	✅	97.3	0.6365	27.34
YOLO11l	OpenVINO	INT8	✅	25.7	0.6242	20.83
YOLO11x	PyTorch	FP32	✅	109.3	0.6984	666.07
YOLO11x	OpenVINO	FP32	✅	217.8	0.6890	39.09
YOLO11x	OpenVINO	INT8	✅	55.9	0.6856	30.60

Kết quả Điểm chuẩn Chi tiết

Mô hình	Định dạng	Độ chính xác	Trạng thái	Kích thước (MB)	metrics/mAP50-95(B)	Thời gian suy luận (ms/ảnh)
YOLO11n	PyTorch	FP32	✅	5.4	0.5052	32.27
YOLO11n	OpenVINO	FP32	✅	10.4	0.5077	32.55
YOLO11n	OpenVINO	INT8	✅	3.3	0.4980	22.98
YOLO11s	PyTorch	FP32	✅	18.4	0.5776	92.09
YOLO11s	OpenVINO	FP32	✅	36.4	0.5782	98.38
YOLO11s	OpenVINO	INT8	✅	9.8	0.5745	52.84
YOLO11m	PyTorch	FP32	✅	38.8	0.6262	277.24
YOLO11m	OpenVINO	FP32	✅	77.1	0.6307	275.74
YOLO11m	OpenVINO	INT8	✅	20.2	0.6172	132.63
YOLO11l	PyTorch	FP32	✅	49.0	0.6361	348.97
YOLO11l	OpenVINO	FP32	✅	97.3	0.6361	348.97
YOLO11l	OpenVINO	INT8	✅	25.7	0.6240	171.36
YOLO11x	PyTorch	FP32	✅	109.3	0.6984	666.07
YOLO11x	OpenVINO	FP32	✅	217.8	0.6900	783.16
YOLO11x	OpenVINO	INT8	✅	55.9	0.6890	346.82

Kết quả Điểm chuẩn Chi tiết

Mô hình	Định dạng	Độ chính xác	Trạng thái	Kích thước (MB)	metrics/mAP50-95(B)	Thời gian suy luận (ms/ảnh)
YOLO11n	PyTorch	FP32	✅	5.4	0.5052	32.27
YOLO11n	OpenVINO	FP32	✅	10.4	0.5085	8.33
YOLO11n	OpenVINO	INT8	✅	3.3	0.5019	8.91
YOLO11s	PyTorch	FP32	✅	18.4	0.5776	92.09
YOLO11s	OpenVINO	FP32	✅	36.4	0.5788	9.72
YOLO11s	OpenVINO	INT8	✅	9.8	0.5710	10.58
YOLO11m	PyTorch	FP32	✅	38.8	0.6262	277.24
YOLO11m	OpenVINO	FP32	✅	77.1	0.6301	19.41
YOLO11m	OpenVINO	INT8	✅	20.2	0.6124	18.26
YOLO11l	PyTorch	FP32	✅	49.0	0.6361	348.97
YOLO11l	OpenVINO	FP32	✅	97.3	0.6362	23.70
YOLO11l	OpenVINO	INT8	✅	25.7	0.6240	21.40
YOLO11x	PyTorch	FP32	✅	109.3	0.6984	666.07
YOLO11x	OpenVINO	FP32	✅	217.8	0.6892	43.91
YOLO11x	OpenVINO	INT8	✅	55.9	0.6890	34.04

Intel® Core™ Ultra™ 7 265K

Điểm chuẩn

Intel® Arc™ GPU tích hợpIntel® Arrow Lake CPUIntel® AI Boost NPU tích hợp

Kết quả Điểm chuẩn Chi tiết

Mô hình	Định dạng	Độ chính xác	Trạng thái	Kích thước (MB)	metrics/mAP50-95(B)	Thời gian suy luận (ms/ảnh)
YOLO11n	PyTorch	FP32	✅	5.4	0.5072	16.29
YOLO11n	OpenVINO	FP32	✅	10.4	0.5079	13.13
YOLO11n	OpenVINO	INT8	✅	3.3	0.4976	8.86
YOLO11s	PyTorch	FP32	✅	18.4	0.5771	39.61
YOLO11s	OpenVINO	FP32	✅	36.4	0.5808	18.26
YOLO11s	OpenVINO	INT8	✅	9.8	0.5726	13.24
YOLO11m	PyTorch	FP32	✅	38.8	0.6258	100.65
YOLO11m	OpenVINO	FP32	✅	77.1	0.6310	43.50
YOLO11m	OpenVINO	INT8	✅	20.2	0.6137	20.90
YOLO11l	PyTorch	FP32	✅	49.0	0.6367	131.37
YOLO11l	OpenVINO	FP32	✅	97.3	0.6371	54.52
YOLO11l	OpenVINO	INT8	✅	25.7	0.6226	27.36
YOLO11x	PyTorch	FP32	✅	109.3	0.6990	212.45
YOLO11x	OpenVINO	FP32	✅	217.8	0.6884	112.76
YOLO11x	OpenVINO	INT8	✅	55.9	0.6900	52.06

Kết quả Điểm chuẩn Chi tiết

Mô hình	Định dạng	Độ chính xác	Trạng thái	Kích thước (MB)	metrics/mAP50-95(B)	Thời gian suy luận (ms/ảnh)
YOLO11n	PyTorch	FP32	✅	5.4	0.5072	16.29
YOLO11n	OpenVINO	FP32	✅	10.4	0.5077	15.04
YOLO11n	OpenVINO	INT8	✅	3.3	0.4980	11.60
YOLO11s	PyTorch	FP32	✅	18.4	0.5771	39.61
YOLO11s	OpenVINO	FP32	✅	36.4	0.5782	33.45
YOLO11s	OpenVINO	INT8	✅	9.8	0.5745	20.64
YOLO11m	PyTorch	FP32	✅	38.8	0.6258	100.65
YOLO11m	OpenVINO	FP32	✅	77.1	0.6307	81.15
YOLO11m	OpenVINO	INT8	✅	20.2	0.6172	44.63
YOLO11l	PyTorch	FP32	✅	49.0	0.6367	131.37
YOLO11l	OpenVINO	FP32	✅	97.3	0.6409	103.77
YOLO11l	OpenVINO	INT8	✅	25.7	0.6240	58.00
YOLO11x	PyTorch	FP32	✅	109.3	0.6990	212.45
YOLO11x	OpenVINO	FP32	✅	217.8	0.6900	208.37
YOLO11x	OpenVINO	INT8	✅	55.9	0.6897	113.04

Kết quả Điểm chuẩn Chi tiết

Mô hình	Định dạng	Độ chính xác	Trạng thái	Kích thước (MB)	metrics/mAP50-95(B)	Thời gian suy luận (ms/ảnh)
YOLO11n	PyTorch	FP32	✅	5.4	0.5072	16.29
YOLO11n	OpenVINO	FP32	✅	10.4	0.5075	8.02
YOLO11n	OpenVINO	INT8	✅	3.3	0.3656	9.28
YOLO11s	PyTorch	FP32	✅	18.4	0.5771	39.61
YOLO11s	OpenVINO	FP32	✅	36.4	0.5801	13.12
YOLO11s	OpenVINO	INT8	✅	9.8	0.5686	13.12
YOLO11m	PyTorch	FP32	✅	38.8	0.6258	100.65
YOLO11m	OpenVINO	FP32	✅	77.1	0.6310	29.88
YOLO11m	OpenVINO	INT8	✅	20.2	0.6111	26.32
YOLO11l	PyTorch	FP32	✅	49.0	0.6367	131.37
YOLO11l	OpenVINO	FP32	✅	97.3	0.6356	37.08
YOLO11l	OpenVINO	INT8	✅	25.7	0.6245	30.81
YOLO11x	PyTorch	FP32	✅	109.3	0.6990	212.45
YOLO11x	OpenVINO	FP32	✅	217.8	0.6894	68.48
YOLO11x	OpenVINO	INT8	✅	55.9	0.6417	49.76

Intel® Arc GPU

Intel® Arc™ là dòng card đồ họa rời của Intel được thiết kế cho các tác vụ chơi game hiệu năng cao, sáng tạo nội dung và AI. Dòng Arc có kiến trúc GPU tiên tiến, hỗ trợ dò tia theo thời gian thực, đồ họa tăng cường AI và chơi game độ phân giải cao. Với trọng tâm là hiệu năng và hiệu quả, Intel® Arc™ hướng đến cạnh tranh với các thương hiệu GPU hàng đầu khác, đồng thời cung cấp các tính năng độc đáo như mã hóa AV1 được tăng tốc phần cứng và hỗ trợ các API đồ họa mới nhất.

Các điểm chuẩn dưới đây chạy trên Intel Arc A770 và Intel Arc B580 ở độ chính xác FP32 và INT8.

Intel Arc A770

Intel Arc B580

Tái tạo Kết quả của Chúng tôi

Để tái tạo các điểm chuẩn Ultralytics ở trên trên tất cả các định dạng xuất, hãy chạy đoạn mã này:

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Benchmark YOLO11n speed and accuracy on the COCO128 dataset for all export formats
results = model.benchmark(data="coco128.yaml")

# Benchmark YOLO11n speed and accuracy on the COCO128 dataset for all export formats
yolo benchmark model=yolo11n.pt data=coco128.yaml

Kết luận

Kết quả đánh giá cho thấy rõ lợi ích của việc xuất mô hình YOLO11 sang định dạng OpenVINO. Trên các mô hình và nền tảng phần cứng khác nhau, định dạng OpenVINO luôn vượt trội so với các định dạng khác về tốc độ suy luận trong khi vẫn duy trì độ chính xác tương đương.

Các đánh giá hiệu năng nhấn mạnh tính hiệu quả của OpenVINO như một công cụ để triển khai các mô hình học sâu. Bằng cách chuyển đổi các mô hình sang định dạng OpenVINO, các nhà phát triển có thể đạt được những cải tiến đáng kể về hiệu suất, giúp dễ dàng triển khai các mô hình này trong các ứng dụng thực tế.

Để biết thêm thông tin chi tiết và hướng dẫn về cách sử dụng OpenVINO, hãy tham khảo tài liệu chính thức của OpenVINO.

Câu hỏi thường gặp

Làm cách nào để xuất các mô hình YOLO11 sang định dạng OpenVINO?

Xuất các mô hình YOLO11 sang định dạng OpenVINO có thể tăng đáng kể tốc độ CPU và cho phép tăng tốc GPU và NPU trên phần cứng Intel. Để xuất, bạn có thể sử dụng Python hoặc CLI như được hiển thị bên dưới:

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model
model.export(format="openvino")  # creates 'yolo11n_openvino_model/'

# Export a YOLO11n PyTorch model to OpenVINO format
yolo export model=yolo11n.pt format=openvino # creates 'yolo11n_openvino_model/'

Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo tài liệu về các định dạng xuất.

Những lợi ích của việc sử dụng OpenVINO với các mô hình YOLO11 là gì?

Sử dụng bộ công cụ OpenVINO của Intel với các mô hình YOLO11 mang lại một số lợi ích:

1. Hiệu năng: Đạt được tốc độ nhanh hơn tới 3 lần trên suy luận CPU và tận dụng GPU và NPU của Intel để tăng tốc.
2. Trình tối ưu hóa mô hình: Chuyển đổi, tối ưu hóa và thực thi các mô hình từ các framework phổ biến như PyTorch, TensorFlow và ONNX.
3. Dễ sử dụng: Hơn 80 notebook hướng dẫn có sẵn để giúp người dùng bắt đầu, bao gồm cả các notebook cho YOLO11.
4. Thực thi không đồng nhất: Triển khai các mô hình trên nhiều phần cứng Intel khác nhau với một API thống nhất.

Để so sánh hiệu suất chi tiết, hãy truy cập phần đánh giá của chúng tôi.

Làm cách nào để chạy suy luận bằng mô hình YOLO11 được xuất sang OpenVINO?

Sau khi xuất mô hình YOLO11n sang định dạng OpenVINO, bạn có thể chạy suy luận bằng Python hoặc CLI:

from ultralytics import YOLO

# Load the exported OpenVINO model
ov_model = YOLO("yolo11n_openvino_model/")

# Run inference
results = ov_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Run inference with the exported model
yolo predict model=yolo11n_openvino_model source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Tham khảo tài liệu về chế độ predict của chúng tôi để biết thêm chi tiết.

Tại sao tôi nên chọn Ultralytics YOLO11 thay vì các mô hình khác để xuất OpenVINO?

Ultralytics YOLO11 được tối ưu hóa cho việc phát hiện vật thể theo thời gian thực với độ chính xác và tốc độ cao. Đặc biệt, khi kết hợp với OpenVINO, YOLO11 cung cấp:

• Tăng tốc lên đến 3 lần trên CPU Intel
• Triển khai liền mạch trên GPU và NPU của Intel
• Độ chính xác nhất quán và có thể so sánh được trên các định dạng xuất khác nhau

Để phân tích hiệu suất chuyên sâu, hãy xem điểm chuẩn YOLO11 chi tiết của chúng tôi trên các phần cứng khác nhau.

Tôi có thể đánh giá hiệu năng của các mô hình YOLO11 trên các định dạng khác nhau như PyTorch, ONNX và OpenVINO không?

Đúng vậy, bạn có thể đánh giá hiệu năng của các mô hình YOLO11 ở nhiều định dạng khác nhau bao gồm PyTorch, TorchScript, ONNX và OpenVINO. Sử dụng đoạn mã sau để chạy đánh giá hiệu năng trên tập dữ liệu bạn chọn:

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Benchmark YOLO11n speed and [accuracy](https://www.ultralytics.com/glossary/accuracy) on the COCO8 dataset for all export formats
results = model.benchmark(data="coco8.yaml")

# Benchmark YOLO11n speed and accuracy on the COCO8 dataset for all export formats
yolo benchmark model=yolo11n.pt data=coco8.yaml

Để biết kết quả đánh giá chi tiết, hãy tham khảo phần đánh giá và tài liệu về các định dạng xuất của chúng tôi.

📅 Đã tạo 1 năm trước ✏️ Cập nhật 6 ngày trước

Bình luận