YOLOv10来啦！ONNX模型部署和性能对比了解一下

0. YOLOv10简介

YOLOv10是清华大学最近开源的一个实时端到端的目标检测算法，解决了以往版本YOLO系列目标检测算法在后处理和模型架构方面的不足。通过消除非极大值抑制（NMS）操作和优化模型架构，YOLOv10在显著降低计算开销的同时还实现了最先进的性能。

YOLOv10的模型架构由以下几个部分组成：

• 主干网络：使用增强版的CSPNet来提取图像特征，它能改善梯度流并减少计算量。
• 颈部：采用PAN结构汇聚不同尺度的特征，有效地实现多尺度特征融合。
• 一对多预测头：在训练过程中为每个对象生成多个预测，用来提供丰富的监督信号从而提高学习的准确性；在推理阶段不生效，从而减少计算量。
• 一对一预测头：在推理过程中为每个对象生成一个最佳预测，无需NMS操作，从而减少延迟并提高推理效率。

YOLOv10的主要特点如下：

• 利用一致的双重分配来消除对NMS的需求，从而减少推理延迟。
• 从推理效率和准确性的角度出发全面优化各种组件，包括轻量级分类头、空间通道去耦下采样和等级引导块设计。
• 引入大核卷积和部分自注意模块，在不增加大量计算成本的情况下提高性能。

官方发布了从N到X各种型号的模型，以满足不同应用的需求：

• YOLOv10-N：用于资源极其有限环境的超小型版本。
• YOLOv10-S：兼顾速度和精度的小型版本。
• YOLOv10-M：通用的中型版本。
• YOLOv10-B：平衡型，宽度增加，精度更高。
• YOLOv10-L：大型版本，精度更高，但计算资源增加。
• YOLOv10-X：超大型版本，可实现最高的精度和性能。

本文主要介绍如何基于ONNXRuntime框架部署onnx格式的YOLOv10模型，以及YOLOv10与RT-DETR等算法的性能对比。

1. 准备工作

首先把代码从GitHub上clone下来

git clone https://github.com/THU-MIG/yolov10.git

然后执行下面的命令用conda创建Python环境并安装相关的依赖库和YOLOv10

conda create -n yolov10 python=3.9
conda activate yolov10
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

这里需要注意的是，如果使用的是低版本的pip，可能会报类似下面的错误：

ERROR: File "setup.py" or "setup.cfg" not found. Directory cannot be installed in editable mode: /path/to/yolov10
(A "pyproject.toml" file was found, but editable mode currently requires a setuptools-based build.)

这种情况需要升级pip的版本，最新版本24.0实测是没有问题的。

pip install --upgrade pip

安装成功后，从GitHub的release中下载PyTorch格式的模型权重，然后执行下面的命令就可以导出onnx模型了。

yolo export model=yolov10n/s/m/b/l/x.pt format=onnx opset=13 simplify

2. onnx模型部署

2.1 加载onnx模型

首先导入onnxruntime包，然后调用其API加载模型即可:

import onnxruntime as ort

session = ort.InferenceSession("yolov10m.onnx", providers=["CUDAExecutionProvider"])

这里的providers参数根据自己的实际情况设置，我使用的是GPU所以设置的是"CUDAExecutionProvider"。如果用CPU进行推理，则需设置为"CPUExecutionProvider"；如果有TensorRT的环境，还可以设置为"TensorrtExecutionProvider"。

模型加载成功后，我们可以查看一下模型的输入、输出层的属性：

for input in session.get_inputs():
    print("input name: ", input.name)
    print("input shape: ", input.shape)
    print("input type: ", input.type)

for output in session.get_outputs():
    print("output name: ", output.name)
    print("output shape: ", output.shape)
    print("output type: ", output.type)

结果如下：

input name:  images
input shape:  [1, 3, 640, 640]
input type:  tensor(float)
output name:  output0
output shape:  [1, 300, 6]
output type:  tensor(float)

从上面的打印信息可以知道，模型有一个尺寸为[1, 3, 640, 640]的输入层和一个尺寸分别为[1, 300, 6]的输出层。

2.2 数据预处理

用OpenCV读入图片后，首先需要对图片做预处理：

image = cv2.imread("soccer.jpg")
print("image shape: ", image.shape)
image_height, image_width, _ = image.shape
_, _, model_height, model_width = session.get_inputs()[0].shape

input_tensor, ratio, x_offset, y_offset = preprocess(image, 
            image_width, image_height, model_width, model_height)

YOLOv10在做数据预处理的时候是对原始图像做等比例缩放的，如果缩放后的图像某个维度上比目标值小，那么就需要进行填充。举个例子：假设输入图像尺寸为1920x1058，模型输入尺寸为640x640，按照等比例缩放的原则缩放后的图像尺寸为640x352，那么在y方向上还需要填充640-352=288，即分别在图像的顶部和底部各填充144行像素。最终实现的效果如下：

整个数据预处理的流程如下：

1. 把OpenCV读取的BGR格式图片转换为RGB格式；
2. 计算缩放比例和需要填充的区域，把原始图片进行等比例缩放，对不足的区域进行填充让输入图片的尺寸匹配模型的输入尺寸；
3. 对像素值除以255做归一化操作；
4. 把图像数据的通道顺序由HWC调整为CHW；
5. 扩展数据维度，将数据的维度调整为NCHW。

实现上述功能的预处理函数preprocess的代码如下：

def preprocess(bgr_image, src_w, src_h, dst_w, dst_h):
    image = cv2.cvtColor(bgr_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    ratio = min(dst_w/src_w, dst_h/src_h)
    border_w = int(round(src_w * ratio / 2) * 2)
    border_h = int(round(src_h * ratio / 2) * 2)
    x_offset = (dst_w - border_w ) // 2  
    y_offset = (dst_h - border_h ) // 2

    image = cv2.resize(image, (border_w, border_h))
    image = cv2.copyMakeBorder(
        image, y_offset, y_offset, x_offset, x_offset, 
        cv2.BORDER_CONSTANT, value=(114, 114, 114)
        )

    image = image.astype(np.float32) / 255.0
    image = np.transpose(image, (2, 0, 1))
    input_tensor = np.expand_dims(image, axis=0)
    return input_tensor, ratio, x_offset, y_offset

经过预处理后，输入数据input_tensor的维度变为[1, 3, 640, 640]，与模型要求的输入尺寸一致。

2.3 模型推理

准备好输入数据以后，就可以送入模型进行推理：

outputs = session.run(None, {session.get_inputs()[0].name: input_tensor})
output = np.squeeze(outputs[0])
print("output shape: ", output.shape)

YOLOv10只有一个输出分支，所以只要取outputs[0]的数据进行处理，去掉batch这个维度后，模型输出的维度为300x6。

output.shape:  (300, 6)

2.4 后处理

从前文知道模型输出的维度为300x6，其中300表示模型在一张图片上最多能检测的目标数量，6则表示每个目标包含4个坐标属性（xmin,ymin,xmax,ymax）和1个类别置信度以及1个类别索引。每个目标的坐标信息都是相对于模型的输入尺寸的，由于预处理的时候在边上做了填充，所以后处理的时候要把每个坐标值减掉对应的偏移值；如果要恢复到原始图像的尺寸，还需要除以预处理时使用的缩放比例系数。与RT-DETR一样，YOLOv10的检测结果不需要再做NMS这些额外的后处理操作，处理过程非常简单。后处理的代码如下：

for i in range(output.shape[0]):
  # 读取类别置信度
  confidence = output[i][4]
  # 用阈值进行过滤
  if confidence > 0.5:
      # 读取类别索引
      label = int(output[i][5])
      # 读取类坐标值，把坐标还原到原始图像
      xmin = int((output[i][0] - x_offset) / ratio)
      ymin = int((output[i][1] - y_offset) / ratio)
      xmax = int((output[i][2] - x_offset) / ratio)
      ymax = int((output[i][3] - y_offset) / ratio)

      # 可视化
      class_name = COCO_CLASSES[label]
      box_color = np.array(COLOR_LIST[label]) * 255
      box_color = (int(box_color[0]), int(box_color[1]), int(box_color[2]))
      cv2.rectangle(image, (xmin, ymin), (xmax, ymax), box_color, 4)
      # 省略.....

来看一下检测效果：

下面是用官方代码基于PyTorch推理的结果：

可以看到，ONNXRuntime和PyTorch推理的结果是一致的。

3. 推理耗时对比

这里的对比仅对比模型本身的推理耗时，不包含后处理操作。本文在GeForce GTX 1650 Ti显卡上，基于ONNXRuntime框架分别采用CUDA和TensorRT后端对YOLOv10、YOLOv9和RT-DETR的各个模型进行测试，数据精度统一采用FP32，模型输入尺���统一设置为640x640。各模型的推理耗时（单位为毫秒）测试结果如下：

模型	CUDA	TensorRT
yolov10n	10	7
yolov10s	17	13
yolov10m	34	27
yolov10b	44	37
yolov10l	55	46
yolov10x	80	64
yolov9-c	52	41
yolov9-e	106	82
rtdetr_r18vd_6x	52	26
rtdetr_r34vd_6x	66	36
rtdetr_r50vd_6x	94	52
rtdetr_r50vd_m_6x	66	40
rtdetr_r101vd_6x	133	89

YOLOv10的论文里说YOLOv10-S比RT-DETR-R18快1.8倍，YOLOv10-X比RT-DETR-R101快1.3倍，YOLOv10-B的推理延迟比YOLOv9-C减少了46%。从我测试的结果来看，YOLOv10-S/X不止比RT-DETR-R18/R101快一点几倍，YOLOv10-B则没有比YOLOv9-C快那么多。

总的来说，YOLOv10的性能确实比之前的模型要强一些，新一代卷王名不虚传。

4. 参考资料

• YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection
• docs.ultralytics.com/zh/models/y...