Test-Time Augmentation (TTA)
📚 In diesem Leitfaden wird erklärt, wie man Test Time Augmentation (TTA) während des Testens und der Inferenz verwendet, um mAP und Recall mit YOLOv5 zu verbessern 🚀.
Bevor Sie beginnen
Repo klonen und requirements.txt in einem Python>=3.8.0 Umgebung, einschließlich PyTorch>=1.8. Modelle und Datensätze werden automatisch von der neuestenVersion von YOLOv5 heruntergeladen.
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install
Test Normalerweise
Bevor wir TTA ausprobieren, wollen wir eine Basisleistung ermitteln, mit der wir vergleichen können. Dieser Befehl testet YOLOv5x auf COCO val2017 bei einer Bildgröße von 640 Pixeln. yolov5x.pt ist das größte und genaueste verfügbare Modell. Andere Optionen sind yolov5s.pt, yolov5m.pt und yolov5l.ptoder Ihren eigenen Kontrollpunkt aus dem Training eines benutzerdefinierten Datensatzes ./weights/best.pt. Details zu allen verfügbaren Modellen finden Sie 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 🚀 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
Test mit TTA
Anhängen --augment zu jeder bestehenden val.py um TTA zu aktivieren, und erhöhen Sie die Bildgröße um etwa 30 %, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Beachten Sie, dass die Ableitung mit aktivierter TTA in der Regel etwa 2-3 Mal so lange dauert wie die normale Ableitung, da die Bilder links-rechts gespiegelt und in drei verschiedenen Auflösungen verarbeitet werden, wobei die Ergebnisse vor NMS zusammengeführt werden. Ein Teil des Geschwindigkeitsrückgangs ist einfach auf die größeren Bildgrößen zurückzuführen (832 gegenüber 640), ein Teil auf die eigentlichen TTA-Operationen.
Ausgabe:
val: data=./data/coco.yaml, weights=['yolov5x.pt'], batch_size=32, imgsz=832, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6, task=val, device=, single_cls=False, augment=True, 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 🚀 v5.0-267-g6a3ee7c torch 1.9.0+cu102 CUDA:0 (Tesla P100-PCIE-16GB, 16280.875MB)
Fusing layers...
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/nn/functional.py:718: UserWarning: Named tensors and all their associated APIs are an experimental feature and subject to change. Please do not use them for anything important until they are released as stable. (Triggered internally at /pytorch/c10/core/TensorImpl.h:1156.)
return torch.max_pool2d(input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode)
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, 2885.61it/s]
val: New cache created: ../datasets/coco/val2017.cache
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 157/157 [07:29<00:00, 2.86s/it]
all 5000 36335 0.718 0.656 0.695 0.503
Speed: 0.2ms pre-process, 80.6ms inference, 2.7ms NMS per image at shape (32, 3, 832, 832) # <--- TTA speed
Evaluating pycocotools mAP... saving runs/val/exp2/yolov5x_predictions.json...
...
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.516 # <--- TTA mAP
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.701
Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.562
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.361
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.564
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.656
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.388
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.640
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.696 # <--- TTA mAR
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.553
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.744
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.833
Inferenz mit TTA
detect.py Die TTA-Schlussfolgerung funktioniert genauso wie val.py TTA: einfach anhängen --augment zu jeder bestehenden detect.py Befehl:
Ausgabe:
YOLOv5 🚀 v5.0-267-g6a3ee7c torch 1.9.0+cu102 CUDA:0 (Tesla P100-PCIE-16GB, 16280.875MB)
Downloading https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt to yolov5s.pt...
100% 14.1M/14.1M [00:00<00:00, 81.9MB/s]
Fusing layers...
Model Summary: 224 layers, 7266973 parameters, 0 gradients
image 1/2 /content/yolov5/data/images/bus.jpg: 832x640 4 persons, 1 bus, 1 fire hydrant, Done. (0.029s)
image 2/2 /content/yolov5/data/images/zidane.jpg: 480x832 3 persons, 3 ties, Done. (0.024s)
Results saved to runs/detect/exp
Done. (0.156s)
PyTorch Nabe TTA
Die TTA wird automatisch in alle YOLOv5 PyTorch Nabe Modelle und kann durch die Übergabe von augment=True zur Zeit der Inferenz.
import torch
# Model
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s") # or yolov5m, yolov5x, custom
# Images
img = "https://ultralytics.com/images/zidane.jpg" # or file, PIL, OpenCV, numpy, multiple
# Inference
results = model(img, augment=True) # <--- TTA inference
# Results
results.print() # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.
Anpassen
Sie können die TTA-OPs anpassen, die in der Datei YOLOv5 forward_augment() Methode hier.
Unterstützte Umgebungen
Ultralytics bietet eine Reihe gebrauchsfertiger Umgebungen, die jeweils mit wichtigen Abhängigkeiten vorinstalliert sind, z. B. CUDA, CUDNN, Python, und PyTorchvorinstalliert, um Ihre Projekte in Gang zu bringen.
- Kostenlose GPU Notizbücher:
- Google Wolke: GCP-Schnellstart-Anleitung
- Amazon: AWS Schnellstart-Anleitung
- Azure: AzureML-Schnellstart-Anleitung
- Docker: Docker-Schnellstart-Anleitung
Projektstatus
Dieses Abzeichen zeigt an, dass alle YOLOv5 GitHub Actions Continuous Integration (CI) Tests erfolgreich bestanden wurden. Diese CI-Tests überprüfen die Funktionalität und Leistung von YOLOv5 in verschiedenen Schlüsselbereichen: Training, Validierung, Inferenz, Export und Benchmarks. Sie gewährleisten einen konsistenten und zuverlässigen Betrieb unter macOS, Windows und Ubuntu, wobei die Tests alle 24 Stunden und bei jeder neuen Übertragung durchgeführt werden.
