YOLOv5 🚀 auf AzureML

Diese Anleitung bietet einen Schnellstart zur Verwendung von YOLOv5 von einer AzureML-Compute-Instanz aus.

Beachten Sie, dass es sich bei dieser Anleitung um einen Schnellstart für schnelle Versuche handelt. Wenn Sie die volle Leistung von AzureML freischalten möchten, finden Sie die Dokumentation unter:

• Erstellen Sie einen Datenbestand
• Einen AzureML-Auftrag erstellen
• Ein Modell registrieren

Voraussetzungen

Sie benötigen einen AzureML-Arbeitsbereich.

Erstellen einer Recheninstanz

Wählen Sie in Ihrem AzureML-Arbeitsbereich Compute > Compute-Instances > New und wählen Sie die Instanz mit den benötigten Ressourcen.

Öffnen Sie ein Terminal

Öffnen Sie nun in der Ansicht Notebooks ein Terminal und wählen Sie Ihren Rechner aus.

Einrichtung und Ausführung YOLOv5

Jetzt können Sie eine virtuelle Umgebung erstellen:

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

Klonen Sie 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

Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:

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

Trainieren Sie das Modell YOLOv5 :

python train.py

Validierung des Modells für Precision, Recall und mAP

python val.py --weights yolov5s.pt

Führen Sie Inferenzen auf Bildern und Videos durch:

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

Exportieren Sie Modelle in andere Formate:

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

Hinweise zur Verwendung eines Notizbuchs

Wenn Sie diese Befehle von einem Notebook aus ausführen möchten, müssen Sie einen neuen Kernel erstellen und diesen oben auf dem Notebook auswählen.

Wenn Sie Python Zellen erstellen, wird automatisch Ihre benutzerdefinierte Umgebung verwendet, aber wenn Sie bash Zellen hinzufügen, müssen Sie Folgendes ausführen source activate <your-env> auf jede dieser Zellen, um sicherzustellen, dass sie Ihre benutzerdefinierte Umgebung verwendet.

Zum Beispiel:

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

📅 Erstellt vor 1 Jahr ✏️ Aktualisiert vor 2 Monaten

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