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YOLOv5 🚀 auf AzureML

Diese Anleitung bietet einen Schnellstart fĂŒr die Nutzung von YOLOv5 von einer AzureML-Compute-Instanz aus.

Beachte, dass dieser Leitfaden ein Schnellstart fĂŒr schnelle Versuche ist. Wenn du die volle Leistung von AzureML freischalten willst, findest du die Dokumentation unter:

Voraussetzungen

Du brauchst einen AzureML-Arbeitsbereich.

Eine Recheninstanz erstellen

WÀhle in deinem AzureML-Arbeitsbereich Compute > Compute-Instanzen > Neu und wÀhle die Instanz mit den benötigten Ressourcen.

create-compute-arrow

Ein Terminal öffnen

Öffne nun in der Notebook-Ansicht ein Terminal und wĂ€hle deinen Rechner aus.

open-terminal-arrow

Einrichten und ausfĂŒhren YOLOv5

Jetzt kannst du eine virtuelle Umgebung erstellen:

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

Klone das Repository YOLOv5 mit seinen Untermodulen:

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

Installiere die erforderlichen AbhÀngigkeiten:

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

Trainiere das YOLOv5 Modell:

python train.py

Validiere das Modell fĂŒr Precision, Recall und mAP

python val.py --weights yolov5s.pt

FĂŒhre Inferenzen auf Bildern und Videos durch:

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

Exportiere Modelle in andere Formate:

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

Hinweise zur Verwendung eines Notizbuchs

Wenn du diese Befehle von einem Notebook aus ausfĂŒhren willst, musst du einen neuen Kernel erstellen und diesen oben auf deinem Notebook auswĂ€hlen.

Wenn du Python Zellen erstellst, wird automatisch deine benutzerdefinierte Umgebung verwendet, aber wenn du bash Zellen hinzufĂŒgst, musst du source activate <your-env> auf jede dieser Zellen, um sicherzustellen, dass sie deine benutzerdefinierte Umgebung verwendet.

Zum Beispiel:

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


Erstellt am 2023-11-12, Aktualisiert am 2024-06-02
Autoren: glenn-jocher (3), ouphi (1)

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