انتقل إلى المحتوى

زيادة وقت الاختبار (TTA)

📚 يشرح هذا الدليل كيفية استخدام زيادة وقت الاختبار (TTA) أثناء الاختبار والاستدلال لتحسين mAP والاستدعاء باستخدام YOLOv5 🚀.

قبل البدء

استنساخ الريبو ومتطلبات التثبيت .txt في ملف Python>=3.8.0 بيئة، بما في ذلك PyTorch>=1.8. يتم تنزيل النماذج ومجموعات البيانات تلقائيا من الأحدث YOLOv5 إطلاق سراح.

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt  # install

اختبار بشكل طبيعي

قبل تجربة TTA ، نريد إنشاء أداء أساسي للمقارنة به. يختبر هذا الأمر YOLOv5x على COCO val2017 بحجم الصورة 640 بكسل. yolov5x.pt هو النموذج الأكبر والأكثر دقة المتاح. الخيارات الأخرى هي yolov5s.pt, yolov5m.pt و yolov5l.pt، أو كنت تملك نقطة تفتيش من تدريب مجموعة بيانات مخصصة ./weights/best.pt. للحصول على تفاصيل حول جميع الموديلات المتاحة ، يرجى الاطلاع على README الخاص بنا جدول.

python val.py --weights yolov5x.pt --data coco.yaml --img 640 --half

الناتج:

val: data=./data/coco.yaml, weights=['yolov5x.pt'], batch_size=32, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.65, task=val, device=, single_cls=False, augment=False, verbose=False, save_txt=False, save_hybrid=False, save_conf=False, save_json=True, project=runs/val, name=exp, exist_ok=False, half=True
YOLOv5 🚀 v5.0-267-g6a3ee7c torch 1.9.0+cu102 CUDA:0 (Tesla P100-PCIE-16GB, 16280.875MB)

Fusing layers...
Model Summary: 476 layers, 87730285 parameters, 0 gradients

val: Scanning '../datasets/coco/val2017' images and labels...4952 found, 48 missing, 0 empty, 0 corrupted: 100% 5000/5000 [00:01<00:00, 2846.03it/s]
val: New cache created: ../datasets/coco/val2017.cache
               Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 157/157 [02:30<00:00,  1.05it/s]
                 all       5000      36335      0.746      0.626       0.68       0.49
Speed: 0.1ms pre-process, 22.4ms inference, 1.4ms NMS per image at shape (32, 3, 640, 640)  # <--- baseline speed

Evaluating pycocotools mAP... saving runs/val/exp/yolov5x_predictions.json...
...
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.504  # <--- baseline mAP
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.688
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.75      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.546
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.351
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.551
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.644
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=  1 ] = 0.382
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets= 10 ] = 0.628
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.681  # <--- baseline mAR
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.524
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.735
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.826

اختبار مع TTA

ألحق --augment إلى أي موجود val.py لتمكين TTA ، وزيادة حجم الصورة بحوالي 30٪ للحصول على نتائج محسنة. لاحظ أن الاستدلال مع تمكين TTA سيستغرق عادة حوالي 2-3 أضعاف وقت الاستدلال العادي حيث يتم قلب الصور من اليسار إلى اليمين ومعالجتها بدقة 3 مختلفة ، مع دمج المخرجات قبل NMS. يرجع جزء من انخفاض السرعة ببساطة إلى أحجام الصور الأكبر (832 مقابل 640) ، بينما يرجع جزء إلى عمليات TTA الفعلية.

python val.py --weights yolov5x.pt --data coco.yaml --img 832 --augment --half

الناتج:

val: data=./data/coco.yaml, weights=['yolov5x.pt'], batch_size=32, imgsz=832, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6, task=val, device=, single_cls=False, augment=True, verbose=False, save_txt=False, save_hybrid=False, save_conf=False, save_json=True, project=runs/val, name=exp, exist_ok=False, half=True
YOLOv5 🚀 v5.0-267-g6a3ee7c torch 1.9.0+cu102 CUDA:0 (Tesla P100-PCIE-16GB, 16280.875MB)

Fusing layers...
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/nn/functional.py:718: UserWarning: Named tensors and all their associated APIs are an experimental feature and subject to change. Please do not use them for anything important until they are released as stable. (Triggered internally at  /pytorch/c10/core/TensorImpl.h:1156.)
  return torch.max_pool2d(input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode)
Model Summary: 476 layers, 87730285 parameters, 0 gradients
val: Scanning '../datasets/coco/val2017' images and labels...4952 found, 48 missing, 0 empty, 0 corrupted: 100% 5000/5000 [00:01<00:00, 2885.61it/s]
val: New cache created: ../datasets/coco/val2017.cache
               Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 157/157 [07:29<00:00,  2.86s/it]
                 all       5000      36335      0.718      0.656      0.695      0.503
Speed: 0.2ms pre-process, 80.6ms inference, 2.7ms NMS per image at shape (32, 3, 832, 832)  # <--- TTA speed

Evaluating pycocotools mAP... saving runs/val/exp2/yolov5x_predictions.json...
...
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.516  # <--- TTA mAP
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.701
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.75      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.562
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.361
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.564
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.656
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=  1 ] = 0.388
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets= 10 ] = 0.640
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.696  # <--- TTA mAR
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.553
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.744
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.833

الاستدلال مع TTA

detect.py يعمل استدلال TTA بشكل مماثل ل val.py TTA: ببساطة إلحاق --augment إلى أي موجود detect.py أمر:

python detect.py --weights yolov5s.pt --img 832 --source data/images --augment

الناتج:

YOLOv5 🚀 v5.0-267-g6a3ee7c torch 1.9.0+cu102 CUDA:0 (Tesla P100-PCIE-16GB, 16280.875MB)

Downloading https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt to yolov5s.pt...
100% 14.1M/14.1M [00:00<00:00, 81.9MB/s]

Fusing layers...
Model Summary: 224 layers, 7266973 parameters, 0 gradients
image 1/2 /content/yolov5/data/images/bus.jpg: 832x640 4 persons, 1 bus, 1 fire hydrant, Done. (0.029s)
image 2/2 /content/yolov5/data/images/zidane.jpg: 480x832 3 persons, 3 ties, Done. (0.024s)
Results saved to runs/detect/exp
Done. (0.156s)

YOLOv5 زيادة وقت الاختبار

PyTorch Hub تي تي إيه

يتم دمج TTA تلقائيا في جميع YOLOv5 PyTorch Hub النماذج ، ويمكن الوصول إليها عن طريق تمرير augment=True في وقت الاستدلال.

import torch

# Model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')  # or yolov5m, yolov5x, custom

# Images
img = 'https://ultralytics.com/images/zidane.jpg'  # or file, PIL, OpenCV, numpy, multiple

# Inference
results = model(img, augment=True)  # <--- TTA inference

# Results
results.print()  # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.

تخصيص

يمكنك تخصيص عمليات TTA المطبقة في YOLOv5 forward_augment() أسلوب هنا.

البيئات المدعومة

Ultralytics يوفر مجموعة من البيئات الجاهزة للاستخدام ، كل منها مثبت مسبقا مع تبعيات أساسية مثل CUDA و CUDNN ، Pythonو PyTorch، لبدء مشاريعك.

حالة المشروع

YOLOv5 سي آي

تشير هذه الشارة إلى أن جميع YOLOv5 اجتياز اختبارات التكامل المستمر (CI) لإجراءات GitHub بنجاح. تتحقق اختبارات CI هذه بدقة من وظائف وأداءYOLOv5 عبر جوانب رئيسية مختلفة: التدريب ، والتحقق من الصحة ، والاستدلال ، والتصدير ، والمعايير. إنها تضمن التشغيل المتسق والموثوق به على macOS و Windows و Ubuntu ، مع إجراء الاختبارات كل 24 ساعة وعند كل التزام جديد.



تم إنشاؤه في 2023-11-12, اخر تحديث 2023-12-03
المؤلفون: جلين جوشر (4)

التعليقات