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:

• Einen Datenbestand erstellen
• Einen AzureML-Job erstellen
• Ein Modell registrieren

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:

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 Abhängigkeiten:

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

Trainiere das YOLOv5 Modell:

python train.py

Validiere das Modell für Precision, Recall und mAP

python val.py --weights yolov5s.pt

Führe 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 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:

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

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