PaddlePaddle統合を使用したUltralytics YOLO11のエクスポート

人工知能（AI）の進歩に伴い、機械は周囲の世界を理解する能力が向上している。この進歩を促進する重要な分野のひとつが、視覚データを基に機械が解釈し、意思決定を行うことを可能にするAIの一分野であるコンピューター・ビジョンである。

自動車が交通標識を認識するのを助けることから、小売店の棚をチェックすることまで、コンピューター・ビジョンは現在、多くの日常ツールの一部となっている。これらのタスクは、写真やビデオを素早くスキャンして何が重要かを特定できるビジョンAIモデルに依存している。

時間の経過とともに、これらのモデルはより速く、より正確になり、農業、ヘルスケア、セキュリティ、小売などの分野で有用になっている。例えば、Ultralytics YOLO11は、さまざまなコンピュータ・ビジョン・タスクを迅速かつ正確に処理するために構築されたモデルです。物体の検出と分類、動きの追跡、体のポーズの推定が可能です。

コンピュータ・ビジョンを研究から実世界のアプリケーションに移行させるために不可欠なのは、デプロイメントである。モデルの学習が完了したら、次のステップは携帯電話、エッジハードウェア、クラウドサーバーなどのデバイス上で実行することだ。 

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これをサポートするために、YOLO11のようなUltralytics YOLOモデルは、ターゲットプラットフォームに応じて様々なフォーマットにエクスポートすることができます。これらのフォーマットの1つはPaddlePaddleで、オープンソースのAIフレームワークであり、幅広いデバイスやシステムで効率的なモデルの展開と推論を可能にします。

この記事では、UltralyticsがサポートするPaddlePaddle統合を通じて、Ultralytics YOLO11をどのようにエクスポートし、様々なプラットフォームへの効率的な展開を可能にするかを探ります。

PaddlePaddleとは？ 

モバイル・デバイスやエッジ・ハードウェアのような研究環境以外でのAIモデルの導入は、特に効率的かつ最小限のリソースで実行する必要がある場合、時として厄介なことがある。PaddlePaddleは、まさにそれを支援するために設計された深層学習フレームワークです。

これは中国のオープンソースプラットフォームで、その名前はParallel Distributed Deep Learning（並列分散ディープラーニング）の略である。AIとソフトウェア・インフラストラクチャーで知られる百度（バイドゥ）によって開発されたPaddlePaddleは、研究だけでなく実際のアプリケーションのために特別に作られた。

開発者はPaddlePaddle形式のモデルをサーバー、エッジデバイス、さらにはモバイルハードウェア上で実行することができる。また、ローコードやノーコードのオプションなど、AI開発を簡素化するツールもサポートしている。このプラットフォームは、470万人以上のユーザーからなる強力な開発者コミュニティを持ち、ヘルスケア、農業、製造、金融など、さまざまな業界で利用されている。

パドルパドルの主な特徴

ここでは、PaddlePaddleが実世界のデバイス上でより効率的にモデルを実行するための主な機能のいくつかを紹介する：

• 動的グラフから静的グラフへの変換： この機能は、柔軟なモデルを、よりスムーズで予測可能な固定バージョンに変えます。固定モデルは最適化が容易で、予測を行う際にも高速です。
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• オペレーターの融合： PaddlePaddleはモデル内の複数のステップを1つにまとめることができます。これにより、モデルのメモリ使用量を減らし、より高速に動作させることができます。時間を節約するために複数のタスクを1つのアクションにまとめるようなものだと考えてください。
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• 量子化: これは、より単純な数値（小数点以下の四捨五入など）を使用することでモデルを小さくします。これにより、携帯電話やスマートカメラのようなパワーが限られたデバイスでも、精度をあまり落とさずにモデルを実行できるようになります。

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PaddlePaddleを使ったYOLO11展開の概要

UltralyticsがサポートするPaddlePaddle統合により、トレーニングからデプロイメントへの移行が容易になります。すでにPaddlePaddleツールを使用している開発者は、YOLO11をより簡単にワークフローに取り入れることができます。

Ultralytics Pythonパッケージは、YOLO11モデルのPaddlePaddleフォーマットへの直接エクスポートをサポートしているため、開発者は余分なツールや手作業による変換ステップなしに、学習済みモデルを展開することができます。 

エクスポート処理は、コマンドラインまたはPythonコードを使用して行うことができるため、開発者はワークフローに最も適した方法を選択することができます。これにより、物事をシンプルに保つことができ、セットアップの問題が発生する可能性も低くなります。一度エクスポートされたモデルは、物体検出、画像分類、ポーズ推定、インスタンス分割などのコンピュータビジョンタスクに使用することができます。

デバイスのメモリが限られていたり、高速処理が必要な配備シナリオに最適なオプションです。エクスポートされたモデルは、リソースに制約のあるシステムでも効率的に実行できるように最適化されています。 

YOLO11モデルをPaddlePaddle形式にエクスポートする方法

YOLO11をPaddlePaddleのモデルフォーマットにエクスポートするには、ほんの数ステップしか必要ない。

最初のステップは、'pip'のようなパッケージマネージャを使用してUltralytics Pythonパッケージをインストールすることです。これは、コマンドプロンプトまたはターミナルで "pip install ultralytics "コマンドを実行することで開始できます。

Ultralyticsパッケージは、さまざまなコンピュータビジョンタスクのモデルのトレーニング、評価、微調整、エクスポート、およびデプロイ用のツールを提供します。インストール中に問題が発生した場合は、「よくある問題」ガイドでトラブルシューティングのヒントを確認してください。

環境がセットアップされたら、下図のような "yolo11n.pt "のような事前にトレーニングされたYOLO11モデルをロードし、エクスポートすることができます。また、自分でカスタムトレーニングしたYOLO11モデルをエクスポートすることもできます。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo11n.pt")

model.export(format="paddle")

モデルがPaddlePaddleフォーマットに変換された後、様々なタイプのハードウェア上で様々なシナリオに展開することができます。

例えば、以下の例では、PaddlePaddle形式にエクスポートされたYOLO11モデルをロードし、それを使って予測を行っています。推論の実行として知られるこのプロセスは、単に新しいデータを分析するためにモデルを使用することを意味します。ここでは、2匹の犬の画像を使ってテストしています。

paddle_model = YOLO("./yolo11n_paddle_model")

paddle_model("https://images.pexels.com/photos/33287/dog-viszla-close.jpg", save=True)

コード実行後、モデルの予測値を含む出力画像は自動的に "runs/detect/predict "フォルダに保存される。

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PaddlePaddleフレームワークを使ったYOLO11のデプロイ

PaddlePaddleはいくつかのデプロイツールを提供しており、それぞれが異なるデバイスやクラウド環境、組み込みシステム、ウェブアプリケーションなどのユースケースに適している。ここでは主なデプロイメントオプションの一部を紹介する：

• パドルサーブ： モデルをREST APIとしてデプロイできるため、バージョン管理やオンラインテストなどの機能を必要とするクラウドやサーバー環境に適している。
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• パドル推論API：モデルの実行方法をよりコントロールできるようになり、パフォーマンスの微調整やカスタム・アプリケーション・ロジックの構築が必要な場合に役立つ。
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• Paddle Lite:モバイルデバイス、タブレット、組込みシステム上での軽量なデプロイメント用に設計されています。
  ‍リソースが限られたハードウェア上で、より小さなモデルと高速な推論ができるように最適化されている。
• Paddle.js： WebGLやWebAssemblyのようなテクノロジーを使って、ウェブブラウザ上でAIモデルを動かすことができる。

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あなたのセットアップに適したツールを選んだら、エクスポートしたモデルをロードします。PaddlePaddleエンジンが次のステップを行います。モデルをロードし、入力画像を処理し、結果を返します。

どのような場合にPaddlePaddleの統合を選ぶべきでしょうか？

Ultralytics Pythonパッケージは他にも様々なエクスポートフォーマットをサポートしています：どのような場合にPaddlePaddleを選択するのが正しいのでしょうか？

PaddlePaddleは、スマートフォン、組み込みシステム、エッジハードウェアなど、リソースが限られたデバイスにモデルを展開する場合に信頼できるオプションです。また、モバイルアプリでの物体検出、スマートカメラでのビジョンベースのモニタリング、クラウドサポートなしでデバイス上で直接実行される姿勢推定など、高速で効率的なパフォーマンスを必要とするリアルタイムアプリケーションにも最適です。

プロジェクトがオフラインまたは低接続環境で実行される必要がある場合は、PaddlePaddle統合の使用を検討できます。製造業における目視検査ツール、現場調査用のハンドヘルドデバイス、またはAI対応リテールスキャナのようなアプリケーションは、PaddlePaddleの軽量ランタイムと柔軟な導入オプションの恩恵を受けることができます。 

パドルパドルの制限

PaddlePaddleは興味深い展開能力を提供するが、注意すべき制約要因もある：

• グローバルコミュニティが小さい：中国以外では、ユーザーやコントリビューターの数は比較的少ない。そのため、コミュニティのサポートや解決済みのGitHubの問題、Stack Overflowの回答を見つけるのが難しくなります。
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• Baidu以外のツールは学習曲線が速い：PaddlePaddleはBaiduのエコシステムとスムーズに統合されるが、そのコンテキスト外で使用する場合は、余分な設定やセットアップの手順が必要になる場合がある。
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• 主流のMLツールとの統合が少ない：PaddlePaddleは、Hugging Face Transformers、MLflow、またはKubernetesネイティブAIサービスのような一般的なツールとの互換性が限られている。

要点

UltralyticsがサポートするPaddlePaddle統合により、様々なデバイスにYOLO11モデルを簡単にエクスポートし、展開することができます。モバイルアプリ、スマートカメラ、組み込みシステムなど、効率的なオンデバイスパフォーマンスを必要とするプロジェクトに特に役立ちます。

わずか数ステップで、強力なビジョンモデルを実世界のアプリケーションに導入することができます。コンピュータ・ビジョンの進歩に伴い、YOLOやPaddlePaddleのようなツールは、消費者向け機器から産業用ツールまで、あらゆるものにおいて高速でインテリジェントなシステムの構築をかつてないほど容易にしています。

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