Model Ensembling
đ In diesem Leitfaden wird erklĂ€rt, wie du YOLOv5 đ Model Ensembling wĂ€hrend des Testens und der Inferenz zur Verbesserung von mAP und Recall nutzen kannst.
Von https://en.wikipedia.org/wiki/Ensemble_learning:
Bei der Ensemble-Modellierung werden mehrere verschiedene Modelle erstellt, um ein Ergebnis vorherzusagen, indem entweder viele verschiedene Modellierungsalgorithmen oder unterschiedliche TrainingsdatensĂ€tze verwendet werden. Das Ensemble-Modell fasst dann die Vorhersagen der einzelnen Basismodelle zusammen und ergibt eine endgĂŒltige Vorhersage fĂŒr die ungesehenen Daten. Der Grund fĂŒr die Verwendung von Ensemble-Modellen ist die Verringerung des Generalisierungsfehlers der Vorhersage. Solange die Basismodelle unterschiedlich und unabhĂ€ngig sind, sinkt der Vorhersagefehler des Modells, wenn der Ensemble-Ansatz verwendet wird. Bei diesem Ansatz wird die Weisheit der Menge genutzt, um eine Vorhersage zu treffen. Auch wenn das Ensemble-Modell mehrere Basismodelle enthĂ€lt, verhĂ€lt es sich wie ein einziges Modell.
Bevor du anfÀngst
Klone das Repo und installiere die requirements.txt in einem Python>=3.8.0 Umgebung, einschlieĂlich PyTorch>=1.8. Modelle und DatensĂ€tze werden automatisch von der neuesten YOLOv5 Version heruntergeladen.
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install
Test Normalerweise
Bevor wir das Ensampling durchfĂŒhren, wollen wir die grundlegende Leistung eines einzelnen Modells ermitteln. Dieser Befehl testet YOLOv5x auf COCO val2017 bei einer BildgröĂe von 640 Pixeln. yolov5x.pt ist das gröĂte und genaueste verfĂŒgbare Modell. Andere Optionen sind yolov5s.pt, yolov5m.pt und yolov5l.ptoder deinen eigenen Kontrollpunkt aus dem Training eines benutzerdefinierten Datensatzes ./weights/best.pt. Details zu allen verfĂŒgbaren Modellen findest du in unserer README Tabelle.
Ausgabe:
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 đ 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
Ensemble Test
Mehrere vortrainierte Modelle können zur Test- und Inferenzzeit zusammengefĂŒgt werden, indem einfach zusĂ€tzliche Modelle an die --weights Argument in einem bestehenden val.py oder detect.py Befehl. In diesem Beispiel wird ein Ensemble aus 2 Modellen getestet:
- YOLOv5x
- YOLOv5l6
Ausgabe:
val: data=./data/coco.yaml, weights=['yolov5x.pt', 'yolov5l6.pt'], batch_size=32, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6, 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 đ 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 # Model 1
Fusing layers...
Model Summary: 501 layers, 77218620 parameters, 0 gradients # Model 2
Ensemble created with ['yolov5x.pt', 'yolov5l6.pt'] # Ensemble notice
val: Scanning '../datasets/coco/val2017.cache' images and labels... 4952 found, 48 missing, 0 empty, 0 corrupted: 100% 5000/5000 [00:00<00:00, 49695545.02it/s]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 157/157 [03:58<00:00, 1.52s/it]
all 5000 36335 0.747 0.637 0.692 0.502
Speed: 0.1ms pre-process, 39.5ms inference, 2.0ms NMS per image at shape (32, 3, 640, 640) # <--- ensemble speed
Evaluating pycocotools mAP... saving runs/val/exp3/yolov5x_predictions.json...
...
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.515 # <--- ensemble mAP
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.699
Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.557
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.356
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.563
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.668
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.387
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.638
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.689 # <--- ensemble mAR
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.526
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.743
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.844
Ensemble-Inferenz
FĂŒge zusĂ€tzliche Modelle an die --weights Argument, um die Ensemble-Inferenz durchzufĂŒhren:
Ausgabe:
YOLOv5 đ 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
Fusing layers...
Model Summary: 501 layers, 77218620 parameters, 0 gradients
Ensemble created with ['yolov5x.pt', 'yolov5l6.pt']
image 1/2 /content/yolov5/data/images/bus.jpg: 640x512 4 persons, 1 bus, 1 tie, Done. (0.063s)
image 2/2 /content/yolov5/data/images/zidane.jpg: 384x640 3 persons, 2 ties, Done. (0.056s)
Results saved to runs/detect/exp2
Done. (0.223s)
UnterstĂŒtzte Umgebungen
Ultralytics bietet eine Reihe gebrauchsfertiger Umgebungen, die jeweils mit wichtigen AbhÀngigkeiten wie CUDA, CUDNN vorinstalliert sind, Python, und PyTorch, um deine Projekte zu starten.
- Kostenlose GPU-Notebooks:
- Google Cloud: GCP Schnellstart-Anleitung
- Amazon: AWS Schnellstart-Anleitung
- Azure: AzureML Schnellstartanleitung
- Docker: Docker Schnellstart-Anleitung
Projektstatus
Dieses Abzeichen zeigt an, dass alle YOLOv5 GitHub Actions Continuous Integration (CI) Tests erfolgreich bestanden wurden. Diese CI-Tests ĂŒberprĂŒfen die FunktionalitĂ€t und Leistung von YOLOv5 in verschiedenen Bereichen: Training, Validierung, Inferenz, Export und Benchmarks. Sie gewĂ€hrleisten einen konsistenten und zuverlĂ€ssigen Betrieb unter macOS, Windows und Ubuntu. Die Tests werden alle 24 Stunden und bei jeder neuen Ăbertragung durchgefĂŒhrt.