---
comments: true
description: Apprenez comment profiler la vitesse et l'exactitude de YOLOv8 à travers divers formats d'exportation ; obtenez des insights sur les métriques mAP50-95, accuracy_top5 et plus.
keywords: Ultralytics, YOLOv8, benchmarking, profilage de vitesse, profilage de précision, mAP50-95, accuracy_top5, ONNX, OpenVINO, TensorRT, formats d'exportation YOLO
---
# Benchmarking de Modèles avec Ultralytics YOLO
<img width="1024" src="https://github.com/ultralytics/assets/raw/main/yolov8/banner-integrations.png" alt="Écosystème Ultralytics YOLO et intégrations">
## Introduction
Une fois votre modèle entraîné et validé, l'étape logique suivante est d'évaluer ses performances dans divers scénarios du monde réel. Le mode benchmark dans Ultralytics YOLOv8 répond à cet objectif en fournissant un cadre robuste pour évaluer la vitesse et l'exactitude de votre modèle sur une gamme de formats d'exportation.
## Pourquoi le Benchmarking est-il Crucial ?
- **Décisions Éclairées :** Obtenez des insights sur les arbitrages entre la vitesse et l'exactitude.
- **Allocation des Ressources :** Comprenez comment les différents formats d'exportation se comportent sur différents matériels.
- **Optimisation :** Découvrez quel format d'exportation offre la meilleure performance pour votre cas d'utilisation spécifique.
- **Efficacité des Coûts :** Utilisez les ressources matérielles plus efficacement en vous basant sur les résultats des benchmarks.
### Mesures Clés en Mode Benchmark
- **mAP50-95 :** Pour la détection d'objets, la segmentation et l'estimation de pose.
- **accuracy_top5 :** Pour la classification d'images.
- **Temps d'Inférence :** Temps pris pour chaque image en millisecondes.
### Formats d'Exportation Supportés
- **ONNX :** Pour une performance optimale sur CPU.
- **TensorRT :** Pour une efficacité maximale sur GPU.
- **OpenVINO :** Pour l'optimisation du matériel Intel.
- **CoreML, TensorFlow SavedModel, et Plus :** Pour des besoins variés de déploiement.
!!! astuce "Conseil"
* Exportez vers ONNX ou OpenVINO pour un gain de vitesse CPU jusqu'à 3x.
* Exportez vers TensorRT pour un gain de vitesse GPU jusqu'à 5x.
## Exemples d'Utilisation
Exécutez les benchmarks YOLOv8n sur tous les formats d'exportation supportés, y compris ONNX, TensorRT, etc. Consultez la section Arguments ci-dessous pour une liste complète des arguments d'exportation.
!!! Example "Exemple"
=== "Python"
```python
from ultralytics.utils.benchmarks import benchmark
# Benchmark sur GPU
benchmark(model='yolov8n.pt', data='coco8.yaml', imgsz=640, half=False, device=0)
```
=== "CLI"
```bash
yolo benchmark model=yolov8n.pt data='coco8.yaml' imgsz=640 half=False device=0
```
## Arguments
Des arguments tels que `model`, `data`, `imgsz`, `half`, `device` et `verbose` offrent aux utilisateurs la flexibilité d'ajuster précisément les benchmarks à leurs besoins spécifiques et de comparer facilement les performances de différents formats d'exportation.
| Clé | Valeur | Description |
|-----------|---------|---------------------------------------------------------------------------------------|
| `model` | `None` | chemin vers le fichier modèle, par ex. yolov8n.pt, yolov8n.yaml |
| `data` | `None` | chemin vers le YAML référençant le dataset de benchmarking (sous l'étiquette `val`) |
| `imgsz` | `640` | taille de l'image comme scalaire ou liste (h, w), par ex. (640, 480) |
| `half` | `False` | quantification FP16 |
| `int8` | `False` | quantification INT8 |
| `device` | `None` | appareil sur lequel exécuter, par ex. appareil cuda=0 ou device=0,1,2,3 ou device=cpu |
| `verbose` | `False` | ne pas continuer en cas d'erreur (bool), ou seuil de plancher val (float) |
## Formats d'Exportation
Les benchmarks tenteront de s'exécuter automatiquement sur tous les formats d'exportation possibles ci-dessous.
| Format | Argument `format` | Modèle | Métadonnées | Arguments |
|--------------------------------------------------------------------|-------------------|---------------------------|-------------|-----------------------------------------------------|
| [PyTorch](https://pytorch.org/) | - | `yolov8n.pt` | ✅ | - |
| [TorchScript](https://pytorch.org/docs/stable/jit.html) | `torchscript` | `yolov8n.torchscript` | ✅ | `imgsz`, `optimize` |
| [ONNX](https://onnx.ai/) | `onnx` | `yolov8n.onnx` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `opset` |
| [OpenVINO](https://docs.openvino.ai/latest/index.html) | `openvino` | `yolov8n_openvino_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` |
| [TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt) | `engine` | `yolov8n.engine` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `workspace` |
| [CoreML](https://github.com/apple/coremltools) | `coreml` | `yolov8n.mlpackage` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8`, `nms` |
| [TF SavedModel](https://www.tensorflow.org/guide/saved_model) | `saved_model` | `yolov8n_saved_model/` | ✅ | `imgsz`, `keras` |
| [TF GraphDef](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Graph) | `pb` | `yolov8n.pb` | ❌ | `imgsz` |
| [TF Lite](https://www.tensorflow.org/lite) | `tflite` | `yolov8n.tflite` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8` |
| [TF Edge TPU](https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/) | `edgetpu` | `yolov8n_edgetpu.tflite` | ✅ | `imgsz` |
| [TF.js](https://www.tensorflow.org/js) | `tfjs` | `yolov8n_web_model/` | ✅ | `imgsz` |
| [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle) | `paddle` | `yolov8n_paddle_model/` | ✅ | `imgsz` |
| [ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn) | `ncnn` | `yolov8n_ncnn_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` |
Consultez les détails complets sur `export` dans la page [Export](https://docs.ultralytics.com/modes/export/).