YOLOv5 🚀 على AzureML

يوفر هذا الدليل بداية سريعة للاستخدام YOLOv5 من مثيل حساب AzureML.

لاحظ أن هذا الدليل هو بداية سريعة للتجارب السريعة. إذا كنت ترغب في إلغاء تأمين AzureML كامل الطاقة، فيمكنك العثور على الوثائق من أجل:

• إنشاء أصل بيانات
• إنشاء وظيفة AzureML
• تسجيل نموذج

المتطلبات المسبقه

أنت بحاجة إلى مساحة عمل AzureML.

إنشاء مثيل حساب

من مساحة عمل AzureML، حدد حساب مثيلات > الحساب > جديد، وحدد المثيل بالموارد التي تحتاجها.

فتح محطة طرفية

الآن من طريقة عرض دفاتر الملاحظات ، افتح Terminal وحدد الحساب الخاص بك.

الإعداد والتشغيل YOLOv5

يمكنك الآن إنشاء بيئة افتراضية:

conda create --name yolov5env -y
conda activate yolov5env
conda install pip -y

استنساخ YOLOv5 المستودع بوحداته الفرعية:

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
git submodule update --init --recursive # Note that you might have a message asking you to add your folder as a safe.directory just copy the recommended command

قم بتثبيت التبعيات المطلوبة:

pip install -r yolov5/requirements.txt
pip install onnx>=1.10.0

تدريب YOLOv5 نموذج:

python train.py

التحقق من صحة نموذج الدقة والاستدعاء و mAP

python val.py --weights yolov5s.pt

تشغيل الاستدلال على الصور ومقاطع الفيديو:

python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

تصدير النماذج إلى تنسيقات أخرى:

python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

ملاحظات حول استخدام دفتر ملاحظات

لاحظ أنه إذا كنت تريد تشغيل هذه الأوامر من دفتر ملاحظات، فستحتاج إلى إنشاء Kernel جديد وتحديد Kernel الجديد في أعلى دفتر الملاحظات.

إذا قمت بإنشاء Python الخلايا ستستخدم بيئتك المخصصة تلقائيا ، ولكن إذا أضفت bash الخلايا ، سوف تحتاج إلى تشغيل source activate <your-env> على كل خلية من هذه الخلايا للتأكد من أنها تستخدم بيئتك المخصصة.

على سبيل المثال:

%%bash
source activate newenv
python val.py --weights yolov5s.pt

التعليقات