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《------正文------》
前言
本文介绍了如何将YOLOv8模型转为其他不同的部署文件格式，并且比较了YOLOv8n.pt的5种不同部署方式:包括原生yolov8n.pt的Pytorch格式、ONNX、OpenVINO-FP32、OpenVINO-int8、TensorRT在CPU和GPU下的推理速度对比，供小伙伴们参考。小伙伴们自己训练的v8模型可以用同样的方式进行转换测试。
【注：不同硬件设备可能测试会略有差异，但趋势应该没有问题，本文结果仅供参考】
模型导出方法
模型导出代码
yolov8提供了很简洁的模型转换方式，代码如下所示：
from ultralytics import YOLO# Load a model
model = YOLO("yolov8n.pt") # load an official model
# Export the model
model.export(format="onnx")
在上面代码中可以使用 format 参数导出为任何格式，即 format='onnx' 或 format='engine' .我们也可以直接在导出的模型上进行预测或验证 yolo predict model=yolov8n.onnx ，即 导出完成后，将显示模型的使用示例。
可导出的模型格式
可用的 YOLOv8 导出格式如下表所示：
| Format | format Argument | Model | Metadata | Arguments |
|---|---|---|---|---|
| PyTorch | - | yolov8n.pt | ✅ | - |
| TorchScript | torchscript | yolov8n.torchscript | ✅ | imgsz, optimize, batch |
| ONNX | onnx | yolov8n.onnx | ✅ | imgsz, half, dynamic, simplify, opset, batch |
| OpenVINO | openvino | yolov8n_openvino_model/ | ✅ | imgsz, half, int8, batch |
| TensorRT | engine | yolov8n.engine | ✅ | imgsz, half, dynamic, simplify, workspace, int8, batch |
| CoreML | coreml | yolov8n.mlpackage | ✅ | imgsz, half, int8, nms, batch |
| TF SavedModel | saved_model | yolov8n_saved_model/ | ✅ | imgsz, keras, int8, batch |
| TF GraphDef | pb | yolov8n.pb | ❌ | imgsz, batch |
| TF Lite | tflite | yolov8n.tflite | ✅ | imgsz, half, int8, batch |
| TF Edge TPU | edgetpu | yolov8n_edgetpu.tflite | ✅ | imgsz |
| TF.js | tfjs | yolov8n_web_model/ | ✅ | imgsz, half, int8, batch |
| PaddlePaddle | paddle | yolov8n_paddle_model/ | ✅ | imgsz, batch |
| NCNN | ncnn | yolov8n_ncnn_model/ | ✅ | imgsz, half, batch |
其中format列表示，导出时format设置的参数名称。Arguments表示导出对应格式时可以额外设置的参数。比如，导出int8格式的openvino模型，代码如下：
from ultralytics import YOLO# Load a model
model = YOLO("yolov8n.pt") # load an official model
# Export the model
model.export(format="openvino",int8=True)
导出模型参数说明
下表详细介绍了可用于将 YOLO 模型导出为不同格式的配置和选项。这些设置对于优化导出模型的性能、大小以及跨各种平台和环境的兼容性至关重要。正确的配置可确保模型已准备好以最佳效率部署在预期应用程序中。
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|
format | str | 'torchscript' | 导出模型的目标格式，如 'onnx' 、 'torchscript' 、 'tensorflow' 或其他格式，用于定义与各种部署环境的兼容性。 |
imgsz | int 或 tuple | 640 | 模型输入所需的图像大小。可以是方形图像的整数，也可以是特定尺寸的元组 (height, width) 。 |
keras | bool | False | 支持将 TensorFlow SavedModel 导出为 Keras 格式，从而提供与 TensorFlow 服务和 API 的兼容性。 |
optimize | bool | False | 在导出到 TorchScript 时对移动设备应用优化，从而可能减小模型大小并提高性能。 |
half | bool | False | 启用 FP16（半精度）量化，减小模型大小，并可能加快在支持的硬件上的推理速度。 |
int8 | bool | False | 激活 INT8 量化，进一步压缩模型并加快推理速度，同时将精度损失降至最低，主要针对边缘设备。 |
dynamic | bool | False | 允许 ONNX 和 TensorRT 导出的动态输入大小，从而增强处理不同图像尺寸的灵活性。 |
simplify | bool | False | 使用 onnxslim 简化 ONNX 导出的模型图，从而可能提高性能和兼容性。 |
opset | int | None | 指定 ONNX 操作集版本，以便与不同的 ONNX 分析程序和运行时兼容。如果未设置，则使用支持的最新版本。 |
workspace | float | 4.0 | 设置最大工作空间大小（以 GiB 为单位），用于 TensorRT 优化，平衡内存使用量和性能。 |
nms | bool | False | 将非最大抑制 （NMS） 添加到 CoreML 导出中，这对于准确高效的检测后处理至关重要。 |
batch | int | 1 | 指定导出模型批量推理大小或导出的模型将在模式下 predict 并发处理的最大图像数。 |
调整这些参数可以自定义导出过程以满足特定要求，例如部署环境、硬件约束和性能目标。选择适当的格式和设置对于在模型大小、速度和精度之间实现最佳平衡至关重要。
模型推理速度对比
本文将yolov8n.pt模型分别导出ONNX、OpenVINO-FP32、OpenVINO-int8、TensorRT这4种格式，加上原生pytorch格式的yolov8n.pt模型，共5种格式模型。分别在CPU与GPU上进行了推理测试，测试结果如下表：
| model_name | device | FPS |
|---|---|---|
| yolov8n.pt | GPU | 77 |
| yolov8n.onnx | GPU | 81 |
| yolov8n_openvino_model | GPU | 38 |
| yolov8n_int8_openvino_model | GPU | 60 |
| yolov8n.engine | GPU | 104 |
| yolov8n.pt | cpu | 9 |
| yolov8n.onnx | cpu | 22 |
| yolov8n_openvino_model | cpu | 34 |
| yolov8n_int8_openvino_model | cpu | 51 |
| yolov8n.engine | cpu | 0 |
为了更直观的进行推理结果展示，我们直接将表格结果显示为图标形式，绘图代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')# 示例数据
categories = ['Pytorch', 'ONNX', 'OpenVINO-FP32','OpenVINO-int8', 'TensorRT']
data_1 = [9, 22, 34, 51, 0]
data_2 = [77, 81, 38, 60,104]
# data_3 = [14, 30, 22, 36]# 设置柱子宽度和间距
bar_width = 0.25
index = np.arange(len(categories))# 绘制第一个数据集的条形图
bars1 = plt.bar(index, data_1, bar_width, label='CPU', color='b')# 绘制第二个数据集的条形图，注意x坐标要偏移以避免重叠
bars2 = plt.bar(index + bar_width, data_2, bar_width, label='GPU', color='r')# 绘制第三个数据集的条形图，继续偏移
# bars3 = plt.bar(index + 2*bar_width, data_3, bar_width, label='Dataset 3', color='g')# 在每个柱子上方显示数值
def add_value_labels(ax, bars):for bar in bars:height = bar.get_height()ax.annotate('{}'.format(height),xy=(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, height),xytext=(0, 3), # 3 points vertical offsettextcoords="offset points",ha='center', va='bottom')add_value_labels(plt.gca(), bars1)
add_value_labels(plt.gca(), bars2)# 设置图表标题和轴标签
plt.title('Comparison of model inference speed')
plt.xlabel('Model Name', fontsize=14)
plt.ylabel('FPS', fontsize=14)
plt.xticks(index + bar_width, categories)# 创建图例
plt.legend()# 显示网格
plt.grid(axis='y', linestyle='--', linewidth=0.7, alpha=0.7)# 显示图表
plt.tight_layout() # 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
# plt.show()
plt.savefig('chart.jpg')
最终绘制结果如下所示，可以更好的对比不同模型的检测速度。
从上述结果可以看出：
在CPU设备上：
- yolov8n.pt模型的性能最低，每秒处理9帧。
- yolov8n.onnx模型稍微优于yolov8n.pt，每秒处理22帧。
- yolov8n_openvino_model模型的性能最佳，每秒处理34帧。
- yolov8n_int8_openvino_model模型略高于yolov8n_openvino_model，每秒处理51帧
- yolov8n.engine模型只能在GPU运行，无法测试。
在GPU设备上：
- yolov8n.pt模型的性能比CPU处理快很多，每秒处理77帧。
- yolov8n.onnx模型稍微优于yolov8n.pt，每秒处理81帧。
- yolov8n_openvino_model模型的性能最低，每秒处理38帧。
- yolov8n_int8_openvino_model模型略高于yolov8n_openvino_model，每秒处理60帧。
- yolov8n.engine模型的性能最佳，每秒处理104帧。
总体上，对于相同的模型和设备，使用GPU比使用CPU获得更高的处理帧数。此外，yolov8n.engine模型在GPU设备上表现最出色，达到了100帧/s；yolov8n.pt与yolov8n.onnx其次,约为80帧/s。在CPU上OpenVINO_int8表现出的性能最佳, 可以达到60帧/s，基本可以满足实际的检测帧率需求。
需要注意的是，FPS仅是模型性能的一个指标，实际应用中还需要综合考虑其他因素，如模型的准确性、内存占用等。
好了，这篇文章就介绍到这里，喜欢的小伙伴感谢给点个赞和关注，更多精彩内容持续更新~~
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