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使用 Ultralytics YOLO 进行模型基准测试

Ultralytics YOLO ecosystem and integrations

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介绍

在模型训练和验证完成后，合乎逻辑的下一步是在各种实际场景中评估其性能。Ultralytics YOLO26 中的 Benchmark 模式通过提供一个强大的框架，用于评估你的模型在多种导出格式下的速度和 accuracy，从而实现这一目标。



Watch: Benchmark Ultralytics YOLO26 Models | How to Compare Model Performance on Different Hardware?

为什么基准测试至关重要？

  • 明智的决策： 深入了解速度和精度之间的权衡。
  • 资源分配： 了解不同的导出格式在不同硬件上的表现。
  • 优化： 了解哪种导出格式最适合你的特定用例。
  • 成本效益： 根据基准测试结果更有效地利用硬件资源。

Benchmark 模式中的关键指标

  • mAP50-95： 用于 object detection、分割和姿态估计。
  • accuracy_top5： 用于 image classification。
  • 推理时间： 每张图片所花费的时间，以毫秒为单位。

支持的导出格式

  • ONNX： 实现最佳 CPU 性能
  • TensorRT： 实现最大 GPU 效率
  • OpenVINO： 实现 Intel 硬件优化
  • CoreML, TensorFlow SavedModel 等： 满足多样化的部署需求。
提示
  • 导出为 ONNX 或 OpenVINO 可获得高达 3 倍的 CPU 加速。
  • 导出为 TensorRT 可获得高达 5 倍的 GPU 加速。

使用示例

推荐安装

在进行基准测试之前，请安装带有导出依赖项的 Ultralytics，以避免缺少相关包。

pip install ultralytics[export]

在所有支持的导出格式（ONNX、TensorRT 等）中运行 YOLO26n 基准测试。查看下方的“参数”部分以获取完整的导出选项列表。

示例
from ultralytics.utils.benchmarks import benchmark

# Benchmark on GPU
benchmark(model="yolo26n.pt", data="coco8.yaml", imgsz=640, half=False, device=0)

# Benchmark specific export format
benchmark(model="yolo26n.pt", data="coco8.yaml", imgsz=640, format="onnx")

参数

诸如 model、data、imgsz、half、device、verbose 和 format 等参数为用户提供了灵活性，使其能够根据特定需求微调基准测试，并轻松比较不同导出格式的性能。

键默认值描述
modelNone指定模型文件的路径。接受 .pt 和 .yaml 格式，例如，预训练模型或配置文件使用 "yolo26n.pt"。
dataNone定义基准测试数据集的 YAML 文件路径，通常包含 validation data 的路径和设置。示例："coco8.yaml"。
imgsz640模型的输入图像尺寸。可以是用于正方形图像的单个整数，或者用于非正方形图像的元组 (width, height)，例如 (640, 480)。
halfFalse启用 FP16（半精度）推理，减少内存使用并可能在兼容的硬件上提高速度。使用 half=True 来启用。
int8False激活 INT8 量化以在支持的设备上获得进一步优化的性能，这对边缘设备特别有用。设置 int8=True 来使用。
deviceNone定义基准测试的计算设备，例如 "cpu" 或 "cuda:0"。
verboseFalse控制日志输出的详细程度。设置 verbose=True 以获取详细日志。
format''仅对指定的导出格式进行基准测试（例如 format=onnx）。留空以自动测试每一种支持的格式。

导出格式

基准测试将尝试自动在下面列出的所有可能的导出格式上运行。或者，你可以通过使用 format 参数运行特定格式的基准测试，该参数接受下面提到的任何格式。

格式format 参数模型元数据参数
PyTorch-yolo26n.pt✅-
TorchScripttorchscriptyolo26n.torchscript✅imgsz, half, dynamic, optimize, nms, batch, device
ONNXonnxyolo26n.onnx✅imgsz, half, dynamic, simplify, opset, nms, batch, device
OpenVINOopenvinoyolo26n_openvino_model/✅imgsz, half, dynamic, int8, nms, batch, data, fraction, device
TensorRTengineyolo26n.engine✅imgsz, half, dynamic, simplify, workspace, int8, nms, batch, data, fraction, device
CoreMLcoremlyolo26n.mlpackage✅imgsz, dynamic, half, int8, nms, batch, device
TF SavedModelsaved_modelyolo26n_saved_model/✅imgsz, keras, int8, nms, batch, data, fraction, device
TF GraphDefpbyolo26n.pb❌imgsz, batch, device
TF Litetfliteyolo26n.tflite✅imgsz, half, int8, nms, batch, data, fraction, device
TF Edge TPUedgetpuyolo26n_edgetpu.tflite✅imgsz, int8, data, fraction, device
TF.jstfjsyolo26n_web_model/✅imgsz, half, int8, nms, batch, data, fraction, device
PaddlePaddlepaddleyolo26n_paddle_model/✅imgsz, batch, device
MNNmnnyolo26n.mnn✅imgsz, batch, int8, half, device
NCNNncnnyolo26n_ncnn_model/✅imgsz, half, batch, device
IMX500imxyolo26n_imx_model/✅imgsz, int8, data, fraction, nms, device
RKNNrknnyolo26n_rknn_model/✅imgsz, batch, name, device
ExecuTorchexecutorchyolo26n_executorch_model/✅imgsz, batch, device
Axeleraaxelerayolo26n_axelera_model/✅imgsz, batch, int8, data, fraction, device
DeepXdeepxyolo26n_deepx_model/✅imgsz, int8, data, optimize, device

See full export details in the Export page.

常见问题 (FAQ)

如何使用 Ultralytics 对我的 YOLO26 模型性能进行基准测试？

Ultralytics YOLO26 提供了一种 Benchmark 模式，用于评估你的模型在不同导出格式下的性能。此模式提供了对关键指标的见解，例如 mean Average Precision (mAP50-95)、精度以及以毫秒为单位的推理时间。要运行基准测试，你可以使用 Python 或 CLI 命令。例如，在 GPU 上进行基准测试：

示例
from ultralytics.utils.benchmarks import benchmark

# Benchmark on GPU
benchmark(model="yolo26n.pt", data="coco8.yaml", imgsz=640, half=False, device=0)

有关基准测试参数的更多详细信息，请访问 Arguments 部分。

将 YOLO26 模型导出为不同格式有什么好处？

将 YOLO26 模型导出为 ONNX、TensorRT 和 OpenVINO 等不同格式，使你能够根据部署环境优化性能。例如：

  • ONNX： 提供高达 3 倍的 CPU 加速。
  • TensorRT： 提供高达 5 倍的 GPU 加速。
  • OpenVINO： 专为 Intel 硬件优化。

这些格式提高了模型的速度和精度，使其在各种实际应用中更加高效。访问 Export 页面以获取完整详情。

为什么在评估 YOLO26 模型时基准测试至关重要？

对你的 YOLO26 模型进行基准测试对于以下几个原因至关重要：

  • 明智的决策： 了解速度和精度之间的权衡。
  • 资源分配： 衡量不同硬件选项下的性能。
  • 优化： 确定哪种导出格式为特定用例提供最佳性能。
  • 成本效益： 根据基准测试结果优化硬件使用。

诸如 mAP50-95、Top-5 精度和推理时间等关键指标有助于进行这些评估。请参阅 Key Metrics 部分以获取更多信息。

YOLO26 支持哪些导出格式，它们各自的优势是什么？

YOLO26 支持多种导出格式，每种格式都针对特定的硬件和用例进行了量身定制：

  • ONNX： CPU 性能的最佳选择。
  • TensorRT： GPU 效率的理想选择。
  • OpenVINO： 针对 Intel 硬件进行了优化。
  • CoreML & TensorFlow： 对 iOS 和通用 ML 应用很有用。

有关支持格式及其各自优势的完整列表，请查看 Supported Export Formats 部分。

我可以使用哪些参数来微调我的 YOLO26 基准测试？

运行基准测试时，可以根据特定需求自定义多个参数：

  • model： 模型文件的路径（例如 "yolo26n.pt"）。
  • data： 定义数据集的 YAML 文件路径（例如 "coco8.yaml"）。
  • imgsz： 输入图像大小，可以是单个整数或元组。
  • half： 启用 FP16 推理以获得更好的性能。
  • int8： 激活 INT8 量化以用于边缘设备。
  • device： 指定计算设备（例如 "cpu", "cuda:0"）。
  • verbose： 控制日志详细程度。

有关参数的完整列表，请参考 Arguments 部分。

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