Xuất mô hình với Ultralytics YOLO

Giới thiệu

Mục tiêu cuối cùng của việc đào tạo một mô hình là triển khai nó cho các ứng dụng trong thế giới thực. Chế độ xuất trong Ultralytics YOLOv8 Cung cấp một loạt các tùy chọn linh hoạt để xuất mô hình đã đào tạo của bạn sang các định dạng khác nhau, giúp nó có thể triển khai trên nhiều nền tảng và thiết bị khác nhau. Hướng dẫn toàn diện này nhằm mục đích hướng dẫn bạn qua các sắc thái của xuất mô hình, giới thiệu cách đạt được khả năng tương thích và hiệu suất tối đa.

Xem: Làm thế nào để xuất khẩu tùy chỉnh đào tạo Ultralytics YOLOv8 Mô hình hóa và chạy suy luận trực tiếp trên webcam.

Tại sao chọn YOLOv8Chế độ xuất của bạn?

• Linh hoạt: Xuất sang nhiều định dạng bao gồm: ONNX, TensorRT, CoreMLvà hơn thế nữa.
• Hiệu năng: Tăng tốc GPU lên đến 5x với TensorRT và tăng tốc CPU gấp 3 lần với ONNX hoặc OpenVINO.
• Tương thích: Làm cho mô hình của bạn có thể triển khai phổ biến trên nhiều môi trường phần cứng và phần mềm.
• Dễ sử dụng: Giản dị CLI và Python API để xuất mô hình nhanh chóng và đơn giản.

Các tính năng chính của chế độ xuất khẩu

Dưới đây là một số chức năng nổi bật:

• Xuất bằng một cú nhấp chuột: Các lệnh đơn giản để xuất sang các định dạng khác nhau.
• Xuất khẩu hàng loạt: Xuất các mô hình có khả năng suy luận hàng loạt.
• Suy luận được tối ưu hóa: Các mô hình đã xuất được tối ưu hóa để có thời gian suy luận nhanh hơn.
• Video hướng dẫn: Hướng dẫn và hướng dẫn chuyên sâu để có trải nghiệm xuất mượt mà.

Ví dụ sử dụng

Xuất một YOLOv8n mô hình sang một định dạng khác như ONNX hoặc TensorRT. Xem phần Đối số bên dưới để biết danh sách đầy đủ các đối số xuất.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n.pt')  # load an official model
model = YOLO('path/to/best.pt')  # load a custom trained model

# Export the model
model.export(format='onnx')

yolo export model=yolov8n.pt format=onnx  # export official model
yolo export model=path/to/best.pt format=onnx  # export custom trained model

Lập luận

Bảng này chi tiết các cấu hình và tùy chọn có sẵn để xuất YOLO mô hình đến các định dạng khác nhau. Các cài đặt này rất quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất, kích thước và khả năng tương thích của mô hình đã xuất trên các nền tảng và môi trường khác nhau. Cấu hình phù hợp đảm bảo rằng mô hình đã sẵn sàng để triển khai trong ứng dụng dự định với hiệu quả tối ưu.

Điều chỉnh các tham số này cho phép tùy chỉnh quy trình xuất để phù hợp với các yêu cầu cụ thể, chẳng hạn như môi trường triển khai, ràng buộc phần cứng và mục tiêu hiệu suất. Chọn định dạng và cài đặt thích hợp là điều cần thiết để đạt được sự cân bằng tốt nhất giữa kích thước, tốc độ và độ chính xác của mô hình.

Định dạng xuất

Có sẵn YOLOv8 Định dạng xuất có trong bảng dưới đây. Bạn có thể xuất sang bất kỳ định dạng nào bằng cách sử dụng format lập luận, tức là format='onnx' hoặc format='engine'. Bạn có thể dự đoán hoặc xác thực trực tiếp trên các mô hình đã xuất, tức là yolo predict model=yolov8n.onnx. Ví dụ sử dụng được hiển thị cho mô hình của bạn sau khi xuất hoàn tất.

Ý kiến