YOLOv5 🚀 auf AzureML
Diese Anleitung bietet einen Schnellstart für die Nutzung von YOLOv5 von einer AzureML-Compute-Instanz aus.
Beachte, dass dieser Leitfaden ein Schnellstart für 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
Wähle in deinem AzureML-Arbeitsbereich Compute > Compute-Instanzen > Neu und wähle die Instanz mit den benötigten Ressourcen.
Ein Terminal öffnen
Öffne nun in der Notebook-Ansicht ein Terminal und wähle deinen Rechner aus.
Einrichten und ausführen YOLOv5
Jetzt kannst du eine virtuelle Umgebung erstellen:
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 Abhängigkeiten:
Trainiere das YOLOv5 Modell:
Validate the model for Precision, Recall, and mAP
Führe Inferenzen auf Bildern und Videos durch:
Exportiere Modelle in andere Formate:
Hinweise zur Verwendung eines Notizbuchs
Wenn du diese Befehle von einem Notebook aus ausführen willst, musst du einen neuen Kernel erstellen und diesen oben auf deinem Notebook auswählen.
Wenn du Python Zellen erstellst, wird automatisch deine benutzerdefinierte Umgebung verwendet, aber wenn du bash Zellen hinzufügst, musst du source activate <your-env>
auf jede dieser Zellen, um sicherzustellen, dass sie deine benutzerdefinierte Umgebung verwendet.
Zum Beispiel: