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Test-Time Augmentation (TTA)

📚 In diesem Leitfaden wird erklĂ€rt, wie du die Test Time Augmentation (TTA) wĂ€hrend des Testens und der Inferenz nutzen kannst, um mAP und Recall mit YOLOv5 zu verbessern 🚀.

Bevor du anfÀngst

Klone das Repo und installiere die requirements.txt in einem Python>=3.8.0 Umgebung, einschließlich 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 TTA ausprobieren, wollen wir eine Basisleistung ermitteln, mit der wir vergleichen können. Dieser Befehl testet YOLOv5x auf COCO val2017 bei einer BildgrĂ¶ĂŸe von 640 Pixeln. yolov5x.pt ist das grĂ¶ĂŸte 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.

python val.py --weights yolov5x.pt --data coco.yaml --img 640 --half

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

AnhĂ€ngen --augment zu jeder bestehenden val.py um TTA zu aktivieren und die BildgrĂ¶ĂŸe um etwa 30% zu erhöhen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Beachte, dass die Auswertung mit aktivierter TTA in der Regel etwa 2-3 Mal so viel Zeit in Anspruch nimmt wie die normale Auswertung, da die Bilder links-rechts gespiegelt und in 3 verschiedenen Auflösungen verarbeitet werden, wobei die Ergebnisse vor der NMS zusammengefĂŒhrt werden. Ein Teil des GeschwindigkeitsrĂŒckgangs ist einfach auf die grĂ¶ĂŸere BildgrĂ¶ĂŸe zurĂŒckzufĂŒhren (832 gegenĂŒber 640), ein anderer Teil auf die eigentlichen TTA-VorgĂ€nge.

python val.py --weights yolov5x.pt --data coco.yaml --img 832 --augment --half

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 anhÀngen --augment zu jeder bestehenden detect.py Befehl:

python detect.py --weights yolov5s.pt --img 832 --source data/images --augment

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)

YOLOv5 TestzeitverlÀngerungen

PyTorch Nabe TTA

TTA wird automatisch in alle YOLOv5 PyTorch Nabe Modelle und kann durch die Übergabe von augment=True zum Zeitpunkt 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

Du kannst die TTA-OPs anpassen, die in der YOLOv5 forward_augment() Methode hier.

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.

Projektstatus

YOLOv5 CI

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 Übertragung durchgefĂŒhrt.



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (6)

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