Экспорт и оптимизация Ultralytics YOLOv8 для вывода на Intel OpenVINO

В этой статье мы рассмотрим, как экспортировать и оптимизировать вашу предварительно обученную или обученную вами модель Ultralytics YOLOv8 для вывода (inference) с использованием OpenVINO. Если вы используете систему на базе Intel, будь то CPU или GPU, это руководство покажет вам, как значительно ускорить вашу модель с минимальными усилиями.

Зачем оптимизировать YOLOv8 с помощью OpenVINO?

Оптимизация вашей модели YOLOv8 с помощью OpenVINO может обеспечить увеличение скорости задач вывода (inference) до 3 раз, особенно если вы используете процессор Intel. Этот прирост производительности может иметь огромное значение в приложениях реального времени, от обнаружения объектов до сегментации и систем безопасности.

Шаги для экспорта и оптимизации вашей модели YOLOv8

Понимание процесса

Для начала давайте разберем процесс. Мы собираемся преобразовать модель PyTorch в ONNX, а затем оптимизировать ее с помощью OpenVINO. Этот процесс включает в себя несколько простых шагов и может быть применен к различным моделям и форматам, включая TensorFlow, PyTorch, Caffe и ONNX.

Экспорт модели

Обратившись к документации Ultralytics, мы обнаруживаем, что экспорт модели YOLOv8 включает в себя использование метода export из фреймворка Ultralytics. Этот метод позволяет нам преобразовать нашу модель из PyTorch в ONNX и, наконец, оптимизировать ее для OpenVINO. В результате получается модель, которая работает значительно быстрее, используя мощное оборудование Intel.

Установка зависимостей

Перед запуском скрипта экспорта вам необходимо убедиться, что установлены все необходимые зависимости. К ним относятся библиотека Ultralytics, ONNX и OpenVINO. Установка этих пакетов — простой процесс, который можно выполнить с помощью pip, установщика пакетов Python.

Запуск скрипта экспорта

После настройки вашей среды вы можете запустить скрипт экспорта. Этот скрипт преобразует вашу модель PyTorch в ONNX, а затем в OpenVINO. Процесс прост и включает в себя вызов одной функции для обработки экспорта. Фреймворк Ultralytics упрощает преобразование и оптимизацию ваших моделей, гарантируя, что вы получите максимальную производительность с минимальными усилиями.

Сравнение производительности

После экспорта важно сравнить производительность исходной и оптимизированной моделей. Сравнивая время вывода (inference) обеих моделей, вы можете четко увидеть прирост производительности. Как правило, модель OpenVINO демонстрирует значительное сокращение времени вывода (inference) по сравнению с исходной моделью PyTorch. Это особенно верно для больших моделей, где прирост производительности наиболее заметен.

Реальное применение и преимущества

Оптимизация моделей YOLOv8 с помощью OpenVINO особенно полезна для приложений, требующих обработки в реальном времени. Вот несколько примеров:

• Системы безопасности: Обнаружение объектов в реальном времени может мгновенно оповещать сотрудников службы безопасности, повышая безопасность и оперативность.
  ‍
• Автоматизированные транспортные средства: Более высокая скорость вывода (inference) повышает оперативность автономных систем вождения, делая их более безопасными и надежными.
  ‍
• Здравоохранение: Быстрая обработка изображений для диагностических инструментов может спасти жизни, предоставляя более быстрые результаты, что позволяет своевременно вмешиваться.

Внедряя эти оптимизации, вы не только повышаете производительность, но и повышаете надежность и эффективность ваших приложений. Это может привести к улучшению пользовательского опыта, повышению производительности и более инновационным решениям.

В заключение

Экспорт и оптимизация модели YOLOv8 для OpenVINO — это мощный способ использовать оборудование Intel для более быстрых и эффективных приложений ИИ. С помощью всего нескольких простых шагов вы можете преобразовать производительность своей модели и эффективно применять ее в реальных сценариях.

Обязательно ознакомьтесь с другими руководствами и учебными материалами от Ultralytics, чтобы и дальше совершенствовать свои проекты в области ИИ. Посетите наш репозиторий на GitHub и присоединяйтесь к сообществу Ultralytics, чтобы получать больше информации и обновлений. Давайте внедрять инновации вместе!

Помните, что оптимизация моделей — это не только скорость, но и открытие новых возможностей, а также обеспечение надежности, эффективности и готовности ваших решений на основе ИИ к будущему.