树莓派5进行YOLOv8部署的4种不同部署方式检测速度对比：pytorch、onnx、ncnn、tflite

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《------正文------》

1.引言

本文主要介绍在树莓派5上部署YOLOv8n模型的4种不同部署方式的检测速度对比。使用的是官方提供的yolob8n.pt模型，首先进行模型转换，然后进行视频检测速度测试，供小伙伴们参考。
其他YOLO模型如:YOLOv5、v9、v10等都可以使用类似的方式进行部署测试。

2.模型转换

首先，我们将yolov8n.pt转换分别转换成onnx、ncnn、tflite格式模型，供后续使用不同模型部署使用，进行速度对比测试。转换代码如下：

# 转onnx
yolo export model=yolov8n.pt format=onnx# 转ncnn
yolo export model=yolov8n.pt format=ncnn# 转tflite
yolo export model=yolov8n.pt format=tflite

在这里插入图片描述

3. 模型部署测试

首先，写一个可以测试摄像头与视频的测试脚本VideoTest.py，方便我们进行不同模型的测试。

pytorch__44">3.1 pytorch 部署方式

基于pytorch框架的原生yolov8.pt部署测试，测试结果如下，检测视频的速度约为2帧/s。命令如下：

python VideoTest.py --model=yolov8n.pt --source=1.mp4 --show=True

在这里插入图片描述
python VideoTest.py --model=yolov8n.pt --source=1.mp4 --show=True

3.2 onnx部署方式

使用onnx方式进行yolov8n的部署测试,模型为yolov8n.onnx，测试结果如下，检测视频的速度约为2-4帧/s，平均3帧/s左右。命令如下：

python VideoTest.py --model=yolov8n.onnx --source=1.mp4 --show=True

在这里插入图片描述

3.3 ncnn部署方式

使用ncnn方式进行yolov8n的部署测试，模型为yolov8n_ncnn_model,测试结果如下，检测视频的速度约为4-8.5帧/s，平均8帧/s左右。命令如下：

python VideoTest.py --model=yolov8n_ncnn_model --source=1.mp4 --show=True

在这里插入图片描述

3.4 tflite部署方式

使用tflite方式进行yolov8n的部署测试，模型为yolov8n_float16.tflite。测试结果如下，检测视频的速度约为2.5帧/s。命令如下：

python VideoTest.py --model=yolov8n_saved_model/yolov8n_float16.tflite --source=1.mp4 --show=True

在这里插入图片描述

4. 模型检测速度对比

树莓派5上使用这pytorch、onnx、ncnn、tflite这4种方式进行yolov8n模型部署后，综合对比如下：

模型格式	检测速度（帧/s）
PyTorch	2
ONNX	3
NCNN	8
TFLite	2.5

绘制装对比图：

import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
models = ["PyTorch", "ONNX", "NCNN", "TFLite"]
speeds = [2, 3, 8, 2.5]
# 创建柱状图
plt.figure(figsize=(8, 6))
bars = plt.bar(models, speeds, color=['blue', 'green', 'red', 'purple'])
# 在每个柱子上显示具体数字
for bar in bars:yval = bar.get_height()plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, yval + 0.2, round(yval, 2), ha='center', va='bottom')
# 添加标题和标签
plt.title('不同模型的检测速度对比')
plt.xlabel('模型名称')
plt.ylabel('检测速度 (帧/s)')
# 显示图表
plt.show()