OpenVINO kullanarak YOLOv8 modelinizi çıkarım için optimize edin. PyTorch modellerini ONNX 'a dönüştürmek ve gerçek zamanlı uygulamalar için optimize etmek için kılavuzumuzu izleyin.
Bu blog yazısında, önceden eğitilmiş veya özel olarak eğitilmiş cihazlarınızı nasıl dışa aktarabileceğinizi ve optimize edebileceğinizi ele alacağız. Ultralytics YOLOv8 OpenVINO kullanarak çıkarım için model. İster CPU ister GPU olsun, Intel tabanlı bir sistem kullanıyorsanız, bu kılavuz size modelinizi minimum çabayla nasıl önemli ölçüde hızlandıracağınızı gösterecektir.
YOLOv8 modelinizi aşağıdakilerle optimize edin OpenVINO özellikle bir Intel CPU çalıştırıyorsanız, çıkarım görevlerinde 3 kata kadar hız artışı sağlayabilir. Bu performans artışı, nesne algılamadan segmentasyon ve güvenlik sistemlerine kadar gerçek zamanlı uygulamalarda büyük bir fark yaratabilir.
Her şeyden önce, süreci açıklayalım. Bir PyTorch modelini ONNX adresine dönüştüreceğiz ve ardından OpenVINO adresini kullanarak optimize edeceğiz. Bu işlem birkaç basit adımdan oluşur ve TensorFlow, PyTorch, Caffe ve ONNX dahil olmak üzere çeşitli model ve formatlara uygulanabilir.
Ultralytics belgelerine göz attığımızda, bir YOLOv8 modelini dışa aktarmanın Ultralytics çerçevesinden dışa aktarma yöntemini kullanmayı içerdiğini görüyoruz. Bu yöntem, modelimizi PyTorch adresinden ONNXve son olarak OpenVINO için optimize edilmiştir. Sonuç, Intel'un güçlü donanımından yararlanarak önemli ölçüde daha hızlı çalışan bir modeldir.
Dışa aktarma betiğini çalıştırmadan önce, gerekli tüm bağımlılıkların yüklendiğinden emin olmanız gerekir. Bunlar arasında Ultralytics kütüphanesi, ONNX ve OpenVINO yer alır. Bu paketlerin yüklenmesi, Python paket yükleyicisi olan pip aracılığıyla yapılabilecek basit bir işlemdir.
Ortamınız kurulduktan sonra dışa aktarma komut dosyanızı çalıştırabilirsiniz. Bu komut dosyası PyTorch modelinizi ONNX ve ardından OpenVINO'ye dönüştürecektir. İşlem basittir ve dışa aktarma işlemini gerçekleştirmek için tek bir işlevin çağrılmasını içerir. Ultralytics çerçevesi, modellerinizi dönüştürmeyi ve optimize etmeyi kolaylaştırarak en az güçlükle en iyi performansı elde etmenizi sağlar.
Dışa aktardıktan sonra, orijinal ve optimize edilmiş modellerin performansını karşılaştırmak çok önemlidir. Her iki modelin çıkarım süresini kıyaslayarak, performans kazanımlarını açıkça görebilirsiniz. Tipik olarak OpenVINO modeli, orijinal PyTorch modeline kıyasla çıkarım süresinde önemli bir azalma gösterecektir. Bu durum özellikle performans artışının en belirgin olduğu büyük modeller için geçerlidir.
YOLOv8 modellerini OpenVINO ile optimize etmek özellikle gerçek zamanlı işlem gerektiren uygulamalar için faydalıdır. İşte birkaç örnek:
Bu optimizasyonları uygulayarak yalnızca performansı artırmakla kalmaz, aynı zamanda uygulamalarınızın güvenilirliğini ve verimliliğini de geliştirirsiniz. Bu da daha iyi kullanıcı deneyimleri, daha fazla üretkenlik ve daha yenilikçi çözümler sağlayabilir.
OpenVINO için bir YOLOv8 modelini dışa aktarmak ve optimize etmek, daha hızlı ve daha verimli yapay zeka uygulamaları için Intel donanımından yararlanmanın güçlü bir yoludur. Sadece birkaç basit adımla modelinizin performansını dönüştürebilir ve gerçek dünya senaryolarına etkili bir şekilde uygulayabilirsiniz.
Yapay zeka projelerinizi geliştirmeye devam etmek için Ultralytics adresinden daha fazla öğretici ve kılavuza göz attığınızdan emin olun. GitHub depomuzu ziyaret edin ve daha fazla bilgi ve güncelleme için Ultralytics topluluğuna katılın. Birlikte yenilik yapalım!
Unutmayın, modellerinizi optimize etmek sadece hız ile ilgili değildir; yeni olasılıkların kilidini açmak ve yapay zeka çözümlerinizin sağlam, verimli ve geleceğe hazır olmasını sağlamakla ilgilidir.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
