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true	Lernen Sie, wie Sie die Geschwindigkeit und Genauigkeit von YOLOv8 über verschiedene Exportformate hinweg profilieren können; erhalten Sie Einblicke in mAP50-95, Genauigkeit_top5 Kennzahlen und mehr.	Ultralytics, YOLOv8, Benchmarking, Geschwindigkeitsprofilierung, Genauigkeitsprofilierung, mAP50-95, accuracy_top5, ONNX, OpenVINO, TensorRT, YOLO-Exportformate

Modell-Benchmarking mit Ultralytics YOLO

Ultralytics YOLO-Ökosystem und Integrationen

Einführung

Nachdem Ihr Modell trainiert und validiert wurde, ist der nächste logische Schritt, seine Leistung in verschiedenen realen Szenarien zu bewerten. Der Benchmark-Modus in Ultralytics YOLOv8 dient diesem Zweck, indem er einen robusten Rahmen für die Beurteilung von Geschwindigkeit und Genauigkeit Ihres Modells über eine Reihe von Exportformaten hinweg bietet.

Warum ist Benchmarking entscheidend?

Informierte Entscheidungen: Erhalten Sie Einblicke in die Kompromisse zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit.
Ressourcenzuweisung: Verstehen Sie, wie sich verschiedene Exportformate auf unterschiedlicher Hardware verhalten.
Optimierung: Erfahren Sie, welches Exportformat die beste Leistung für Ihren spezifischen Anwendungsfall bietet.
Kosteneffizienz: Nutzen Sie Hardware-Ressourcen basierend auf den Benchmark-Ergebnissen effizienter.

Schlüsselmetriken im Benchmark-Modus

mAP50-95: Für Objekterkennung, Segmentierung und Posenschätzung.
accuracy_top5: Für die Bildklassifizierung.
Inferenzzeit: Zeit, die für jedes Bild in Millisekunden benötigt wird.

Unterstützte Exportformate

ONNX: Für optimale CPU-Leistung
TensorRT: Für maximale GPU-Effizienz
OpenVINO: Für die Optimierung von Intel-Hardware
CoreML, TensorFlow SavedModel, und mehr: Für vielfältige Deployment-Anforderungen.

!!! Tip "Tipp"

* Exportieren Sie in ONNX oder OpenVINO für bis zu 3x CPU-Beschleunigung.
* Exportieren Sie in TensorRT für bis zu 5x GPU-Beschleunigung.

Anwendungsbeispiele

Führen Sie YOLOv8n-Benchmarks auf allen unterstützten Exportformaten einschließlich ONNX, TensorRT usw. durch. Siehe den Abschnitt Argumente unten für eine vollständige Liste der Exportargumente.

!!! Example "Beispiel"

=== "Python"

    ```python
    from ultralytics.utils.benchmarks import benchmark

    # Benchmark auf GPU
    benchmark(model='yolov8n.pt', data='coco8.yaml', imgsz=640, half=False, device=0)
    ```
=== "CLI"

    ```bash
    yolo benchmark model=yolov8n.pt data='coco8.yaml' imgsz=640 half=False device=0
    ```

Argumente

Argumente wie model, data, imgsz, half, device und verbose bieten Benutzern die Flexibilität, die Benchmarks auf ihre spezifischen Bedürfnisse abzustimmen und die Leistung verschiedener Exportformate mühelos zu vergleichen.

Schlüssel	Wert	Beschreibung
`model`	`None`	Pfad zur Modelldatei, z. B. yolov8n.pt, yolov8n.yaml
`data`	`None`	Pfad zur YAML, die das Benchmarking-Dataset referenziert (unter `val`-Kennzeichnung)
`imgsz`	`640`	Bildgröße als Skalar oder Liste (h, w), z. B. (640, 480)
`half`	`False`	FP16-Quantisierung
`int8`	`False`	INT8-Quantisierung
`device`	`None`	Gerät zum Ausführen, z. B. CUDA device=0 oder device=0,1,2,3 oder device=cpu
`verbose`	`False`	bei Fehlern nicht fortsetzen (bool), oder Wertebereichsschwelle (float)

Exportformate

Benchmarks werden automatisch auf allen möglichen Exportformaten unten ausgeführt.

Format	`format`-Argument	Modell	Metadaten	Argumente
PyTorch	-	`yolov8n.pt`	✅	-
TorchScript	`torchscript`	`yolov8n.torchscript`	✅	`imgsz`, `optimize`
ONNX	`onnx`	`yolov8n.onnx`	✅	`imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `opset`
OpenVINO	`openvino`	`yolov8n_openvino_model/`	✅	`imgsz`, `half`
TensorRT	`engine`	`yolov8n.engine`	✅	`imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `workspace`
CoreML	`coreml`	`yolov8n.mlpackage`	✅	`imgsz`, `half`, `int8`, `nms`
TF SavedModel	`saved_model`	`yolov8n_saved_model/`	✅	`imgsz`, `keras`
TF GraphDef	`pb`	`yolov8n.pb`	❌	`imgsz`
TF Lite	`tflite`	`yolov8n.tflite`	✅	`imgsz`, `half`, `int8`
TF Edge TPU	`edgetpu`	`yolov8n_edgetpu.tflite`	✅	`imgsz`
TF.js	`tfjs`	`yolov8n_web_model/`	✅	`imgsz`
PaddlePaddle	`paddle`	`yolov8n_paddle_model/`	✅	`imgsz`
ncnn	`ncnn`	`yolov8n_ncnn_model/`	✅	`imgsz`, `half`

Vollständige Details zum export finden Sie auf der Export-Seite.

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