yolov8在昇腾芯片上的测试

目录

模型下载

模型转换 

pt->onnx

PC上安装 ultralytics

转换过程

onnx->om 

 模型性能测试

依赖软件安装

python安装源配置

ais工具编译

构建aclruntime包

构建ais_bench推理程序包

安装ais工具

模型推理性能测试

帧率及时延

资源消耗情况

功耗

总结

模型下载

YOLOv8 -Ultralytics YOLO 文档

    点击模型名称，由于在github上，所以下载会比较慢。

模型转换 

 参考链接： 昇腾 CANN YOLOV8 和 YOLOV9 适配-云社区-华为云

pt->onnx

PC上安装 ultralytics

大概需要半个小时

pip install ultralytics

以及运行时的依赖

pip install onnx==1.16.1    

pip install onnxslim onnxruntime

这里特别要注意 onnx的版本为指定版本。否则会报如下错误：

ImportError: DLL load failed while importing onnx_cpp2py_export :动态链接库（DLL）初始化历程失败

转换过程

H:\310p>python
Python 3.9.2 (tags/v3.9.2:1a79785, Feb 19 2021, 13:44:55) [MSC v.1928 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import ultralytics
>>> from ultralytics import YOLO
>>> model = YOLO('yolov8l.pt')
>>> model.export(format='onnx', dynamic=False, simplify=True, opset=11)
Ultralytics 8.3.88 🚀 Python-3.9.2 torch-2.6.0+cpu CPU (11th Gen Intel Core(TM) i7-1165G7 2.80GHz)
YOLOv8l summary (fused): 112 layers, 43,668,288 parameters, 0 gradients, 165.2 GFLOPs

PyTorch: starting from 'yolov8l.pt' with input shape (1, 3, 640, 640) BCHW and output shape(s) (1, 84, 8400) (83.7 MB)

ONNX: starting export with onnx 1.16.1 opset 11...
ONNX: slimming with onnxslim 0.1.48...
ONNX: export success ✅ 5.6s, saved as 'yolov8l.onnx' (166.8 MB)

Export complete (8.0s)
Results saved to H:\310p
Predict:         yolo predict task=detect model=yolov8l.onnx imgsz=640
Validate:        yolo val task=detect model=yolov8l.onnx imgsz=640 data=coco.yaml
Visualize:       https://netron.app
'yolov8l.onnx'

这里特别注意： model.export(format='onnx', dynamic=False, simplify=True, opset=11)opset参数指定到11，否则在后续转换到OM模型时会报如下错误： E19010

 atc --model=yolov8l.onnx --framework=5 --output=yolov8l --