YOLO 推理部署全方案」：一文掌握部署方式与性能对比！

YOLO 的推理部署方法全景指南

YOLO 系列模型经过训练后，通常需要部署到线上环境中进行推理（inference）。下面是常见的 YOLO 推理部署方式：

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1️⃣ PyTorch 原生部署

• 使用原始 PyTorch 模型 .pt 文件
• 直接调用 model(input) 进行推理
• ✅ 优点：简单、灵活、易于调试
• ❌ 缺点：推理速度较慢，不适合生产环境

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2️⃣ ONNX 导出 + 推理

• 将 YOLO 模型导出为 .onnx 格式
• 使用 ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO 等推理框架部署
• ✅ 优点：跨平台、高性能、支持多后端
• ❌ 缺点：导出模型需兼容性处理，部分 ops 不支持

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3️⃣ TensorRT 部署

• 将 ONNX 模型转换为 .engine 文件
• 使用 NVIDIA TensorRT 进行推理加速
• ✅ 优点：极致推理速度，适用于边缘设备（如 Jetson）
• ❌ 缺点：部署复杂，需特定 GPU 支持

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4️⃣ OpenVINO 部署（Intel 平台）

• 将模型转换为 OpenVINO IR 格式
• 用于 CPU、VPU、FPGA 等 Intel 硬件部署
• ✅ 优点：适配 Intel 系列硬件
• ❌ 缺点：转换过程复杂，ops 支持有限

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5️⃣ NCNN/MNN 部署（移动端）

• 将 YOLO 模型转换为适用于移动端的格式
• 支持 Android/iOS 部署
• ✅ 优点：轻量级、低功耗
• ❌ 缺点：精度和兼容性可能下降

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6️⃣ Web 部署（WebAssembly / ONNX.js）

• 可通过 ONNX.js、WebDNN 等方案实现浏览器推理
• ✅ 优点：无需安装、轻量级
• ❌ 缺点：性能受限，适合小模型

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7️⃣ 服务化部署（FastAPI / Flask / Triton）

• 将模型封装成 API 接口，部署为 HTTP 服务
• ✅ 优点：便于前后端集成、支持扩展负载
• ❌ 缺点：需维护服务器资源

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小结对比

方法	性能	部署复杂度	适用平台
PyTorch	⭐⭐	⭐	通用平台
ONNX	⭐⭐⭐	⭐⭐	通用平台
TensorRT	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	NVIDIA GPU
OpenVINO	⭐⭐⭐	⭐⭐	Intel 设备
NCNN/MNN	⭐⭐	⭐⭐	移动设备
Web	⭐	⭐⭐⭐	浏览器
API 服务化	⭐⭐	⭐⭐	服务端

假设一个真实的情况：

YOLOv5 多种部署方式效果对比（含精度变化范围）

本对比基于 YOLOv5s 模型，展示在不同推理部署框架下的精度变化（mAP）、推理速度（FPS）、模型大小等，适用于开发部署决策参考。

综合对比表

部署方式	精度（mAP）变化（vs PyTorch）	推理速度（vs PyTorch）	启动速度	模型大小	是否支持 GPU	典型应用场景
PyTorch 原生	✅ 基准（如 37.4%）	⚖️ 标准	❌ 较慢	较大	✅ CUDA	研发、调试
ONNX Runtime	-0.5% ~ -1%	提升 1.2x ~ 2x	✅ 快速	中等	✅	跨平台部署
TensorRT	-0.5% ~ -1.2%	提升 2x ~ 6x	✅ 很快	更小	✅（NVIDIA 专用）	云端高速推理
OpenVINO	-1% ~ -2%	提升 1.5x ~ 3x	✅ 快速	小	❌（仅 CPU/VPU）	Intel 边缘部署
NCNN	-2% ~ -3%	提升 1.5x ~ 4x（ARM）	✅ 快速	小	❌	安卓端部署
TFLite	-3% ~ -5%	提升 1.5x ~ 3x	✅ 快速	最小	❌	移动端轻量部署

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YOLOv5s 实测 [email protected] 与速度对比

部署方式	精度 ([email protected])	推理速度（batch=1）
PyTorch 原生	37.4%	~70 FPS (GPU)
ONNX Runtime	~36.8%	~100 FPS (GPU)
TensorRT	~36.3%	~300 FPS (GPU FP16)
OpenVINO	~35.5%	~120 FPS (CPU i7)
NCNN	~35.0%	~70 FPS (ARM)
TFLite	~34.0%	~60 FPS (手机)

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✅ 总结推荐

• 追求速度 / 云部署：优选 TensorRT（float16 模式下速度极致）
• 跨平台服务 / Web接口部署：推荐 ONNX Runtime
• Intel 架构边缘部署：使用 OpenVINO
• 移动端轻量部署（安卓）：使用 NCNN 或 TFLite