Yolov5 部分参数解释

莱茶荼菜

于 2024-10-16 09:51:54 发布

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文章标签： YOLO

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predict.py 参数

parser.add_argument('--half', action='store_true', help='use FP16 half-precision inference')
支持半精度（FP16，16位浮点运算）的硬件主要包括以下几类：

GPU（图形处理单元）
NVIDIA GPUs：许多NVIDIA的GPU支持半精度运算，特别是面向深度学习的硬件，包括以下系列：
Volta架构（如V100）：引入了Tensor Cores，专门优化了半精度运算。 Turing架构（如T4、RTX 2080）：支持半精度运算，并且同样集成了Tensor Cores。 Ampere架构（如A100、RTX 3090）：在半精度运算上进一步提升性能，支持FP16和TF32（TensorFloat-32）。
Hopper架构（如H100）：最新架构进一步提升半精度性能。 AMD GPUs：AMD的GPU也支持半精度浮点运算，特别是针对AI和深度学习的卡片。
Radeon Instinct MI100/MI200系列：这些显卡面向深度学习和高性能计算任务，支持FP16计算。
RDNA和CDNA架构：在最新的架构中，AMD GPUs具备FP16支持。
TPU（Tensor Processing Unit） Google TPU：TPU是Google专门为深度学习设计的加速器，特别优化了FP16运算，以便在TensorFlow等框架中加速训练与推理过程。特别是TPU v2和v3对FP16有很好的支持。
CPU（中央处理单元）虽然传统CPU对半精度运算的优化不如GPU，但一些高性能CPU支持半精度运算，例如Intel和AMD的一些最新处理器支持混合精度计算，通过AVX512等指令集可以加速FP16运算。
专用加速器 ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）：一些针对AI和深度学习的ASIC硬件支持FP16，如AWS的Inferentia芯片和Habana Labs的Gaudi芯片。 FPGAs（Field-Programmable Gate Arrays）：一些FPGA支持通过自定义设计优化半精度计算，特别是在AI推理领域。
移动设备芯片 Apple Silicon（M1/M2）：这些芯片中集成的神经网络引擎（Neural Engine）支持半精度浮点运算。 Qualcomm Snapdragon：高通的移动处理器集成的Adreno GPU和AI加速器支持FP16计算。 Huawei Kirin 和 Samsung Exynos：这些移动芯片也包含针对AI推理的硬件模块，支持FP16。半精度硬件支持非常重要，尤其是在深度学习和高性能计算任务中，可以减少存储需求和加速训练、推理的计算速度。

查了一下我的酷睿处理器i13也是支持半精度的，yolov5 predict.py如果设置了parser.add_argument(‘–half’, action=‘store_false’, help=‘use FP16 half-precision inference’),将会使用FP16进行推理。
这个选项的意思是，当用户在命令行中提供 --half 参数时，会将其对应的值设置为 False。相反，如果不提供该参数，则会默认为 True。换句话说，–half 用于禁用半精度推理。

export.py

parser.add_argument('--inplace', action='store_false', help='set YOLOv5 Detect() inplace=True')
导出模型：export.py 主要负责将 YOLOv5 模型导出为不同格式（如 TensorFlow、ONNX 等）。在这个过程中，模型的结构和参数会被保存下来，以便后续使用。

推理时的原地处理：当你在使用导出的模型进行推理时（通常在 detect.py 或类似文件中），如果在推理过程中使用了 --inplace 参数，这意味着输入图像可以被直接修改。例如：

如果你的模型使用的是 inplace=True，则在对图像进行预处理（如缩放、归一化等）时，原始图像数据可能会被直接更新，而不是生成一个新的图像数组。

适用场景：原地推理通常在内存有限或处理大量图片时非常重要，因为它可以显著降低内存使用量。

--optimize
该参数表示优化 TorchScript 以适应移动设备。启用此选项可能会对模型进行一些优化，以使其在移动设备上运行更高效。
parser.add_argument('--int8', action='store_true', help='CoreML/TF INT8 quantization')
Core ML 是苹果公司推出的一种机器学习框架，旨在简化和加速在 iOS、macOS、watchOS 和 tvOS 应用中集成机器学习模型的过程。这种转换可以减少模型大小，提高推理速度，同时降低功耗，特别是在移动设备和嵌入式设备上。

`parser.add_argument('--dynamic', action='store_true', help='ONNX/TF/TensorRT: dynamic axes')`

说明: 该参数表示在 ONNX/TensorFlow/TensorRT 导出中启用动态轴。这允许模型在推理时接受可变大小的输入。
–dynamic 参数通常意味着支持动态输入形状，这在处理机器学习模型时具有多种功能和优势。以下是该参数可能支持的几种功能：

多张图片输入批量处理：使用 --dynamic 可以使模型接收不同数量的输入数据（如多张图片），而不仅仅是固定大小的批次。这样，用户可以根据需要传入任意数量的图片进行推理。
变长序列处理自然语言处理：在处理文本或序列数据时，输入的长度可能不固定。通过启用动态轴，模型可以适应不同长度的文本序列，这在许多 NLP 任务中非常重要。
图像尺寸灵活性不同尺寸的图像：当处理图像时，可能会遇到不同的分辨率。–dynamic 允许模型接受各种尺寸的输入图像，而无需进行预先裁剪或缩放。
增强模型通用性更高的灵活性：通过支持动态输入，模型变得更加通用，可以应用于更多不同的场景和数据类型，降低了预处理的复杂性。
提高推理效率节省计算资源：在某些情况下，处理动态输入可以减少不必要的计算，提高推理效率，尤其是在输入数据较小或不一致时。

parser.add_argument('--simplify', action='store_true', help='ONNX: simplify model')
使用 --simplify 参数的主要功能包括：

模型简化：

启用此参数后，程序可能会对 ONNX 模型进行简化处理，这通常涉及到消除冗余节点、合并操作等，从而减少模型的复杂性和大小。
提升推理性能：

简化后的模型往往具有更少的计算需求，从而提高推理速度，降低延迟，尤其是在边缘设备或资源受限的环境中。
减少存储需求：

简化模型通常会使其占用更少的存储空间，便于部署和分发。
parser.add_argument('--opset', type=int, default=12, help='ONNX: opset version')
该参数设置 ONNX 的 opset 版本。opset 版本影响模型的操作和支持的功能，通常需要根据目标框架的要求进行设置。较旧的opset版本（如12或13）会更好地保证兼容性。2024年，ONNX的最新opset版本通常在17至20之间, 每个opset版本都引入了新的操作或改进现有操作的支持，具体使用的版本取决于你使用的框架和工具链是否支持最新的opset。
举一些更新操作的例子：

Dynamic Quantize Linear (opset10)：支持动态量化，这在移动端部署上尤其有用，允许在不牺牲模型性能的情况下减小模型大小。
NonMaxSuppression (opset10)：适用于目标检测模型（如YOLO、SSD），在预测时用于过滤掉低置信度的框。
Mod (opset 10)：提供了取模（modulus）操作，在某些复杂计算中使用。
Resize (opset 11)：改进的图像缩放操作，支持双线性、最近邻插值等不同的插值方式。
BatchNormalization:改进了计算方式，以支持不同的推理模式和更高效的执行。Opset 14 中，对默认行为和数据类型进行了调整，提升了精度和兼容性。
Conv (卷积操作):
在多个ops版本中，卷积操作得到了优化，支持了更多的输入数据格式以及更灵活的padding、strides参数设置。
Opset 11 中，对动态padding做了增强。
MatMul (矩阵乘法):
提升了对于大规模矩阵的计算性能，优化了内存消耗。
Softmax:
在不同opset版本中，对该操作的计算进行了精度和数值稳定性的优化，特别是在浮点数计算时避免数值溢出的问题。
Pad (opset 11)：在较早的opset版本中，Pad操作只能使用固定的填充尺寸，后来版本引入了对动态填充的支持。
Slice (opset 10)：初始版本中，Slice操作的步长仅限于1，更新版本支持自定义步长，增强了操作的灵活性。