Evolución de Hiperparámetros para YOLOv5
📚 Esta guía explica la evolución de hiperparámetros para YOLOv5 🚀. La evolución de hiperparámetros es un método de Optimización de Hiperparámetros que utiliza un Algoritmo Genético (GA) para la optimización.
Los hiperparámetros en el aprendizaje automático controlan varios aspectos del entrenamiento, y encontrar valores óptimos para ellos puede ser un desafío. Los métodos tradicionales, como las búsquedas en cuadrícula, pueden volverse rápidamente intratables debido a:
- El espacio de búsqueda de alta dimensión
- Correlaciones desconocidas entre las dimensiones
- Naturaleza costosa de evaluar la aptitud en cada punto
Esto hace que los algoritmos genéticos sean un candidato adecuado para las búsquedas de hiperparámetros.
Antes de empezar
Clona el repositorio e instala requirements.txt en un entorno Python>=3.8.0, incluyendo PyTorch>=1.8. Los modelos y los conjuntos de datos se descargan automáticamente desde la última versión de YOLOv5.
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install
1. Inicializar hiperparámetros
YOLOv5 tiene alrededor de 30 hiperparámetros utilizados para varias configuraciones de entrenamiento. Estos se definen en *.yaml archivos en el /data/hyps directorio. Unas mejores estimaciones iniciales producirán mejores resultados finales, por lo que es importante inicializar estos valores correctamente antes de la evolución. En caso de duda, simplemente utilice los valores predeterminados, que están optimizados para el entrenamiento de YOLOv5 COCO desde cero.
# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, AGPL-3.0 license
# Hyperparameters for low-augmentation COCO training from scratch
# python train.py --batch 64 --cfg yolov5n6.yaml --weights '' --data coco.yaml --img 640 --epochs 300 --linear
# See tutorials for hyperparameter evolution https://github.com/ultralytics/yolov5#tutorials
lr0: 0.01 # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3)
lrf: 0.01 # final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf)
momentum: 0.937 # SGD momentum/Adam beta1
weight_decay: 0.0005 # optimizer weight decay 5e-4
warmup_epochs: 3.0 # warmup epochs (fractions ok)
warmup_momentum: 0.8 # warmup initial momentum
warmup_bias_lr: 0.1 # warmup initial bias lr
box: 0.05 # box loss gain
cls: 0.5 # cls loss gain
cls_pw: 1.0 # cls BCELoss positive_weight
obj: 1.0 # obj loss gain (scale with pixels)
obj_pw: 1.0 # obj BCELoss positive_weight
iou_t: 0.20 # IoU training threshold
anchor_t: 4.0 # anchor-multiple threshold
# anchors: 3 # anchors per output layer (0 to ignore)
fl_gamma: 0.0 # focal loss gamma (efficientDet default gamma=1.5)
hsv_h: 0.015 # image HSV-Hue augmentation (fraction)
hsv_s: 0.7 # image HSV-Saturation augmentation (fraction)
hsv_v: 0.4 # image HSV-Value augmentation (fraction)
degrees: 0.0 # image rotation (+/- deg)
translate: 0.1 # image translation (+/- fraction)
scale: 0.5 # image scale (+/- gain)
shear: 0.0 # image shear (+/- deg)
perspective: 0.0 # image perspective (+/- fraction), range 0-0.001
flipud: 0.0 # image flip up-down (probability)
fliplr: 0.5 # image flip left-right (probability)
mosaic: 1.0 # image mosaic (probability)
mixup: 0.0 # image mixup (probability)
copy_paste: 0.0 # segment copy-paste (probability)
2. Definir Fitness
La aptitud es el valor que buscamos maximizar. En YOLOv5 definimos una función de aptitud predeterminada como una combinación ponderada de métricas: mAP@0.5 contribuye con el 10% del peso y mAP@0.5:0.95 contribuye con el 90% restante, con Precisión P y Recall R ausente. Puede ajustarlos como considere oportuno o utilizar la definición de aptitud predeterminada en utils/metrics.py (recomendado).
def fitness(x):
"""Return model fitness as the sum of weighted metrics [P, R, mAP@0.5, mAP@0.5:0.95]."""
w = [0.0, 0.0, 0.1, 0.9] # weights for [P, R, mAP@0.5, mAP@0.5:0.95]
return (x[:, :4] * w).sum(1)
3. Evolucionar
La evolución se realiza sobre un escenario base que buscamos mejorar. El escenario base en este ejemplo es el ajuste fino de COCO128 durante 10 épocas utilizando YOLOv5s preentrenado. El comando de entrenamiento del escenario base es:
python train.py --epochs 10 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --cache
Para optimizar los hiperparámetros específicos para este escenario, comenzando con nuestros valores iniciales definidos en Sección 1., y maximizando la aptitud definida en Sección 2., añadir --evolve:
# Single-GPU
python train.py --epochs 10 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --cache --evolve
# Multi-GPU with delay
for i in {0..7}; do
sleep $((30 * i)) # 30-second delay (optional)
echo "Starting GPU $i..."
nohup python train.py --epochs 10 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --cache --device $i --evolve > "evolve_gpu_$i.log" &
done
# Continuous training (use with caution)
# for i in {0..7}; do
# sleep $((30 * i)) # 30-second delay (optional)
# echo "Starting continuous training on GPU $i..."
# (
# while true; do
# python train.py --epochs 10 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --cache --device $i --evolve > "evolve_gpu_$i.log"
# done
# ) &
# done
La configuración de evolución predeterminada ejecutará el escenario base 300 veces, es decir, durante 300 generaciones. Puede modificar las generaciones a través del --evolve argumento, por ejemplo: python train.py --evolve 1000.
Los principales operadores genéticos son crossover y mutación. En este trabajo se utiliza la mutación, con una probabilidad del 80% y una varianza de 0.04 para crear nuevos descendientes basados en una combinación de los mejores padres de todas las generaciones anteriores. Los resultados se registran en runs/evolve/exp/evolve.csv, y el descendiente con la mejor aptitud se guarda en cada generación como runs/evolve/hyp_evolved.yaml:
# YOLOv5 Hyperparameter Evolution Results
# Best generation: 287
# Last generation: 300
# metrics/precision, metrics/recall, metrics/mAP_0.5, metrics/mAP_0.5:0.95, val/box_loss, val/obj_loss, val/cls_loss
# 0.54634, 0.55625, 0.58201, 0.33665, 0.056451, 0.042892, 0.013441
lr0: 0.01 # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3)
lrf: 0.2 # final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf)
momentum: 0.937 # SGD momentum/Adam beta1
weight_decay: 0.0005 # optimizer weight decay 5e-4
warmup_epochs: 3.0 # warmup epochs (fractions ok)
warmup_momentum: 0.8 # warmup initial momentum
warmup_bias_lr: 0.1 # warmup initial bias lr
box: 0.05 # box loss gain
cls: 0.5 # cls loss gain
cls_pw: 1.0 # cls BCELoss positive_weight
obj: 1.0 # obj loss gain (scale with pixels)
obj_pw: 1.0 # obj BCELoss positive_weight
iou_t: 0.20 # IoU training threshold
anchor_t: 4.0 # anchor-multiple threshold
# anchors: 3 # anchors per output layer (0 to ignore)
fl_gamma: 0.0 # focal loss gamma (efficientDet default gamma=1.5)
hsv_h: 0.015 # image HSV-Hue augmentation (fraction)
hsv_s: 0.7 # image HSV-Saturation augmentation (fraction)
hsv_v: 0.4 # image HSV-Value augmentation (fraction)
degrees: 0.0 # image rotation (+/- deg)
translate: 0.1 # image translation (+/- fraction)
scale: 0.5 # image scale (+/- gain)
shear: 0.0 # image shear (+/- deg)
perspective: 0.0 # image perspective (+/- fraction), range 0-0.001
flipud: 0.0 # image flip up-down (probability)
fliplr: 0.5 # image flip left-right (probability)
mosaic: 1.0 # image mosaic (probability)
mixup: 0.0 # image mixup (probability)
copy_paste: 0.0 # segment copy-paste (probability)
Recomendamos un mínimo de 300 generaciones de evolución para obtener los mejores resultados. Tenga en cuenta que la evolución suele ser costosa y requiere mucho tiempo, ya que el escenario base se entrena cientos de veces, lo que posiblemente requiera cientos o miles de horas de GPU.
4. Visualizar
evolve.csv se representa como evolve.png por utils.plots.plot_evolve() después de que finalice la evolución, con un subgráfico por hiperparámetro que muestra la aptitud (eje y) frente a los valores de los hiperparámetros (eje x). El color amarillo indica concentraciones más altas. Las distribuciones verticales indican que un parámetro se ha desactivado y no muta. Esto es seleccionable por el usuario en el meta diccionario en train.py, y es útil para fijar parámetros y evitar que evolucionen.
Entornos Compatibles
Ultralytics proporciona una gama de entornos listos para usar, cada uno preinstalado con dependencias esenciales como CUDA, CUDNN, Python y PyTorch, para poner en marcha sus proyectos.
- Notebooks GPU gratuitos:
- Google Cloud: Guía de inicio rápido de GCP
- Amazon: Guía de inicio rápido de AWS
- Azure: Guía de inicio rápido de AzureML
- Docker: Guía de inicio rápido de Docker
Estado del Proyecto
Esta insignia indica que todas las pruebas de Integración Continua (CI) de YOLOv5 GitHub Actions están pasando exitosamente. Estas pruebas de CI verifican rigurosamente la funcionalidad y el rendimiento de YOLOv5 en varios aspectos clave: entrenamiento, validación, inferencia, exportación y benchmarks. Aseguran un funcionamiento consistente y confiable en macOS, Windows y Ubuntu, con pruebas realizadas cada 24 horas y con cada nuevo commit.
