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comments: true
description: Ultralytics YOLO कििन नित प जरिए YOLOv8 क गति और सटकतच कर; mAP50-95, accuracy_top5 मप, और अनय म पर अनभव पत कर
keywords: Ultralytics, YOLOv8, बचमिग, गतिइलिग, सटकतइलिग, mAP50-95, accuracy_top5, ONNX, OpenVINO, TensorRT, YOLO नित प
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# उलिस YOLO कथ मडल बचमि
<img width="1024" src="https://github.com/ultralytics/assets/raw/main/yolov8/banner-integrations.png" alt="उलिस YOLO पििि और समश">
## परिचय
जब आपकडल परशिित और सतित ह, त आगिक चरण हि ततिक वतविक-दििि इसकरदरशन ककन कर। Ultralytics YOLOv8 मचमक मड इस उदय क करत, जह उपयगकर अपनडल क गति और सटकतकन करनिए एक मजबत ढरदन करत
## बचमिग क महतवपण ह?
- **जगरक निणय:** गति और सटकतच टड-ऑफ कनकत कर
- **सधन आवटन:** अलग-अलग नित पििन हडवयर पर कम करत इसक समझ प
- **अनलन:** अपनििट उपयग ममल सरतम परदरशन परदन करनित पप कन स, इसकनकत कर
- **लगत सचय:** बचमक परि आधर पर हडवयर सधन अधिक अभिकलप सवन कर
### बचमक मड मय म
- **mAP50-95:** वस पत लग, विजन करन और सििन किए।
- **accuracy_top5:** छवि वरकरण किए।
- **परिदत समय:** परति छवििए लि गय समय मिड म
### समरित नित प
- **ONNX:** CPU परदरशन किए आदर
- **TensorRT:** अधिकतम GPU कषमति
- **OpenVINO:** Intel हडवयर सधन कि
- **CoreML, TensorFlow SavedModel, और अधिक:** वििध डियमट आवशयकतिए।
!!! Tip "यि"
* तकनरणिग सधन उपयग करत समय ONNX य OpenVINO मित कर, ति आप CPU सड तक upto 3x तक सडअप कर सक
* GPU सड तक अपनिग सधन उपयग करत समय TensorRT मित करि आप तक 5x तक सडअप कर सक
## उपयग उदहरण
समरित सभित प पर ONNX, TensorRT आदिथ YOLOv8n बचमक चल। पित विवरण किए न Arguments अनग द
!!! Example "उदहरण"
=== "Python"
```python
from ultralytics.utils.benchmarks import benchmark
# GPU पर बचम
benchmark(model='yolov8n.pt', data='coco8.yaml', imgsz=640, half=False, device=0)
```
=== "CLI"
```bash
yolo बचमक model=yolov8n.pt data='coco8.yaml' imgsz=640 half=False device=0
```
## Arguments
`model`, `data`, `imgsz`, `half`, `device`, और `verbose` तरक उपयगकरनद अपनिष आवशयकतिए सगमतथ बचमक कित करनिरदन करत, और वििन नित परदरशन कलन करनिरदन करत
| क | मन | विवरण |
|-----------|------------|---------------------------------------------------------------------------------|
| `model` | `कई नह` | मडल फइल क पथ, य yolov8n.pt, yolov8n.yaml |
| `data` | `कई नह` | बचमिग डट कदरित करन YAML फइल क पथ (val लबल क तहत) |
| `imgsz` | `640` | छवि आकर सलर य (h, w) स, अरत (640, 480) |
| `half` | `असतय` | FP16 मकन |
| `int8` | `असतय` | INT8 मकन |
| `device` | `कई नह` | चलिए यि उपकरण, अरत cuda device=0 य device=0,1,2,3 य device=cpu |
| `verbose` | `असतय` | ति न ज रख (बल), यल (फट) |
## नित प
चमक परयस हिनलिित सभित नित प पर सवचित रप स चलिश कर
| पप | `पप` तरक | मडल | म | तरक |
|--------------------------------------------------------------------|----------------|---------------------------|----------|-----------------------------------------------------|
| [PyTorch](https://pytorch.org/) | - | `yolov8n.pt` | ✅ | - |
| [TorchScript](https://pytorch.org/docs/stable/jit.html) | `torchscript` | `yolov8n.torchscript` | ✅ | `imgsz`, `optimize` |
| [ONNX](https://onnx.ai/) | `onnx` | `yolov8n.onnx` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `opset` |
| [OpenVINO](https://docs.openvino.ai/latest/index.html) | `openvino` | `yolov8n_openvino_model/` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8` |
| [TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt) | `engine` | `yolov8n.engine` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `workspace` |
| [CoreML](https://github.com/apple/coremltools) | `coreml` | `yolov8n.mlpackage` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8`, `nms` |
| [TF SavedModel](https://www.tensorflow.org/guide/saved_model) | `saved_model` | `yolov8n_saved_model/` | ✅ | `imgsz`, `keras`, `int8` |
| [TF GraphDef](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Graph) | `pb` | `yolov8n.pb` | ❌ | `imgsz` |
| [TF Lite](https://www.tensorflow.org/lite) | `tflite` | `yolov8n.tflite` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8` |
| [TF Edge TPU](https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/) | `edgetpu` | `yolov8n_edgetpu.tflite` | ✅ | `imgsz` |
| [TF.js](https://www.tensorflow.org/js) | `tfjs` | `yolov8n_web_model/` | ✅ | `imgsz` |
| [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle) | `paddle` | `yolov8n_paddle_model/` | ✅ | `imgsz` |
| [ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn) | `ncnn` | `yolov8n_ncnn_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` |
ण नित विवरण दित पठ म [Export](https://docs.ultralytics.com/modes/export/)।