3.6 使用Ultralytics YOLO进行模型基准测试

标签：Ultralytics 基准 YOLO 导出 3.6 测试 imgsz 格式 half

3.6 使用Ultralytics YOLO进行模型基准测试

Ultralytics YOLO生态系统及其集成

引言

当您的模型完成训练和验证后，下一步就是评估其在各种现实场景中的表现。Ultralytics YOLO11的基准测试模式通过提供一个强大的框架，用于评估模型在各种导出格式下的速度和准确性。

观看视频：Ultralytics模式教程：基准测试

为什么基准测试至关重要？

明智决策：了解速度与准确性之间的权衡。
资源分配：了解不同导出格式在不同硬件上的表现。
优化：找出哪个导出格式在特定用例中提供最佳性能。
成本效益：基于基准测试结果更高效地利用硬件资源。

基准测试模式中的关键指标

mAP50-95：用于对象检测、分割和姿态估计。
accuracy_top5：用于图像分类。
推断时间：每张图片的处理时间，以毫秒为单位。

支持的导出格式

ONNX：用于最佳的CPU性能。
TensorRT：用于最大化GPU效率。
OpenVINO：用于英特尔硬件优化。
CoreML、TensorFlow SavedModel等：用于多样化的部署需求。

提示：

导出为ONNX或OpenVINO格式，可获得高达3倍的CPU加速。
导出为TensorRT格式，可获得高达5倍的GPU加速。

使用示例

对所有支持的导出格式（如ONNX、TensorRT等）运行YOLO11n基准测试。请参阅下方的参数部分，了解完整的导出参数列表。

示例代码

Python代码

from ultralytics.utils.benchmarks import benchmark

# 在GPU上进行基准测试
benchmark(model="yolo11n.pt", data="coco8.yaml", imgsz=640, half=False, device=0)

参数说明

诸如 model、data、imgsz、half、device 和 verbose 等参数为用户提供了灵活性，可以轻松微调基准测试并比较不同导出格式的性能。

参数名	默认值	描述
model	None	指定模型文件路径。接受 `.pt` 和 `.yaml` 格式，例如 "yolo11n.pt" 表示预训练模型或配置文件。
data	None	定义用于基准测试的数据集的YAML文件路径，通常包括验证数据的路径和设置。例如："coco8.yaml"。
imgsz	640	模型的输入图像大小，可以是单个整数（方形图像）或元组（宽度，高度），例如 (640, 480)。
half	False	启用FP16（半精度）推断，减少内存使用并可能在兼容硬件上提高速度。使用 `half=True` 启用。
int8	False	激活INT8量化，在支持的设备上进一步优化性能，特别适用于边缘设备。设置 `int8=True` 使用。
device	None	定义基准测试的计算设备，例如 "cpu"、"cuda:0"，或 "cuda:0,1" 用于多GPU设置。
verbose	False	控制日志输出的详细程度。布尔值，设置 `verbose=True` 显示详细日志，或设置浮点值以阈值错误。

导出格式

基准测试将自动尝试运行以下所有可能的导出格式。

格式	format 参数	模型	元数据	适用参数
PyTorch	-	yolo11n.pt	✅	-
TorchScript	torchscript	yolo11n.torchscript	✅	imgsz, optimize, batch
ONNX	onnx	yolo11n.onnx	✅	imgsz, half, dynamic, simplify, opset, batch
OpenVINO	openvino	yolo11n_openvino_model/	✅	imgsz, half, int8, batch
TensorRT	engine	yolo11n.engine	✅	imgsz, half, dynamic, simplify, workspace, int8, batch
CoreML	coreml	yolo11n.mlpackage	✅	imgsz, half, int8, nms, batch
TF SavedModel	saved_model	yolo11n_saved_model/	✅	imgsz, keras, int8, batch
TF GraphDef	pb	yolo11n.pb	❌	imgsz, batch
TF Lite	tflite	yolo11n.tflite	✅	imgsz, half, int8, batch
TF Edge TPU	edgetpu	yolo11n_edgetpu.tflite	✅	imgsz
TF.js	tfjs	yolo11n_web_model/	✅	imgsz, half, int8, batch
PaddlePaddle	paddle	yolo11n_paddle_model/	✅	imgsz, batch
NCNN	ncnn	yolo11n_ncnn_model/	✅	imgsz, half, batch

常见问题解答

1. 如何使用Ultralytics对YOLO11模型的性能进行基准测试？

Ultralytics YOLO11提供基准测试模式，以评估模型在不同导出格式下的性能。该模式提供了对关键指标的洞察，如平均精度（mAP50-95）、准确性和每张图片的推断时间（毫秒）。要运行基准测试，可以使用Python或CLI命令。例如，在GPU上进行基准测试：

Python代码示例

from ultralytics.utils.benchmarks import benchmark

# 在GPU上进行基准测试
benchmark(model="yolo11n.pt", data="coco8.yaml", imgsz=640, half=False, device=0)

2. 将YOLO11模型导出为不同格式的好处是什么？

将YOLO11模型导出为不同格式（如ONNX、TensorRT、OpenVINO）可以根据您的部署环境优化性能。例如：

ONNX：可获得高达3倍的CPU加速。
TensorRT：可获得高达5倍的GPU加速。
OpenVINO：特别优化用于英特尔硬件。这些格式可增强模型的速度和准确性，使其在各种现实应用中更高效。更多详情请访问导出页面。

3. 为什么基准测试对评估YOLO11模型至关重要？

对YOLO11模型进行基准测试有以下几个原因：

明智决策：了解速度和准确性之间的权衡。
资源分配：衡量在不同硬件上的性能。
优化：确定哪个导出格式在特定用例中提供最佳性能。
成本效益：基于基准测试结果优化硬件使用。关键指标如mAP50-95、Top-5准确率和推断时间有助于进行这些评估。更多信息请参阅关键指标部分。

4. YOLO11支持哪些导出格式，它们的优点是什么？

YOLO11支持多种导出格式，每种格式都针对特定硬件和使用场景：

ONNX：适用于CPU性能最佳。
TensorRT：适用于GPU效率最佳。
OpenVINO：针对英特尔硬件优化。
CoreML & TensorFlow：适用于iOS和一般的ML应用。有关支持格式及其优点的完整列表，请查看支持的导出格式部分。

5. 我可以使用哪些参数来微调YOLO11基准测试？

在运行基准测试时，可以自定义多个参数以满足特定需求：

model：模型文件路径（如 "yolo11n.pt"）。
data：定义数据集的YAML文件路径（如 "coco8.yaml"）。
imgsz：输入图像大小，可以是单个整数或元组。
half：启用FP16推断以提高性能。
int8：激活INT8量化以优化边缘设备。
device：指定计算设备（如 "cpu"、"cuda:0"）。
verbose：控制日志详细程度。有关完整参数列表，请参阅参数部分。

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