Evolución de los hiperparámetros
📚 Esta guía explica la evolución de hiperparámetros para YOLOv5 🚀. La evolución hiperparamétrica es un método de Optimización Hiperparamétrica que utiliza un Algoritmo Genético (AG) para la optimización.
Los hiperparámetros en el ML controlan varios aspectos del entrenamiento, y encontrar valores óptimos para ellos puede ser un reto. Los métodos tradicionales, como la búsqueda en cuadrícula, pueden volverse rápidamente intratables debido a 1) el espacio de búsqueda de alta dimensión 2) las correlaciones desconocidas entre las dimensiones, y 3) la naturaleza costosa de la evaluación de la aptitud en cada punto, lo que convierte al AG en un candidato adecuado para la búsqueda de hiperparámetros.
Antes de empezar
Clonar repo e instalar requirements.txt en un Python>=3.8.0 incluyendo PyTorch>=1.8. Los modelos y conjuntos de datos se descargan automáticamente de la últimaversión de YOLOv5 .
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install
1. Inicializar los hiperparámetros
YOLOv5 tiene unos 30 hiperparámetros que se utilizan para distintos ajustes de entrenamiento. Éstos se definen en *.yaml archivos en /data/hyps directorio. Una mejor estimación inicial producirá mejores resultados finales, por lo que es importante inicializar correctamente estos valores antes de evolucionar. En caso de duda, utiliza simplemente los valores por defecto, que están optimizados para YOLOv5 Entrenamiento 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. Define Fitness
La aptitud es el valor que buscamos maximizar. En YOLOv5 definimos una función de adecuación por defecto como una combinación ponderada de métricas: mAP@0.5 aporta el 10% del peso y mAP@0.5:0.95 aporta el 90% restante, con Precisión P y Recuperación R ausente. Puedes ajustarlos a tu gusto o utilizar la definición de aptitud por defecto en utils/metrics.py (recomendado).
def fitness(x):
# Model fitness as a weighted combination of metrics
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. Evoluciona
La evolución se realiza sobre un escenario base que intentamos mejorar. El escenario base en este ejemplo es afinar COCO128 durante 10 épocas utilizando YOLOv5 preentrenados. El comando de entrenamiento del escenario base es
Para hacer evolucionar los hiperparámetros específicos para este supuestopartiendo de 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
for i in 0 1 2 3 4 5 6 7; do
sleep $(expr 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
# Multi-GPU bash-while (not recommended)
for i in 0 1 2 3 4 5 6 7; do
sleep $(expr 30 \* $i) && # 30-second delay (optional)
echo 'Starting GPU '$i'...' &&
"$(while true; do nohup python train.py... --device $i --evolve 1 > evolve_gpu_$i.log; done)" &
done
Los ajustes de evolución por defecto ejecutarán el escenario base 300 veces, es decir, durante 300 generaciones. Puedes modificar las generaciones mediante el botón --evolve argumento, es decir python train.py --evolve 1000.
Los principales operadores genéticos son cruce y mutación. En este trabajo se utiliza la mutación, con una probabilidad del 80% y una varianza del 0,04, para crear una nueva descendencia basada en una combinación de los mejores progenitores de todas las generaciones anteriores. Los resultados se registran en runs/evolve/exp/evolve.csvy la descendencia de mayor aptitud se salva 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. Ten en cuenta que la evolución suele ser cara 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. Visualiza
evolve.csv se representa como evolve.png por utils.plots.plot_evolve() una vez finalizada la evolución, con un subgrupo por hiperparámetro que muestra la aptitud (eje y) frente a los valores de los hiperparámetros (eje x). El amarillo indica concentraciones más altas. Las distribuciones verticales indican que un parámetro se ha desactivado y no muta. Esto puede seleccionarlo el usuario en el menú meta en train.py, y es útil para fijar parámetros y evitar que evolucionen.
Entornos compatibles
Ultralytics proporciona una serie de entornos listos para usar, cada uno de ellos preinstalado con dependencias esenciales como CUDA, CUDNN, Pythony PyTorchpara poner en marcha tus proyectos.
- Cuadernos GPU gratuitos:
- Nube de Google: 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
Este distintivo indica que todas las pruebas de Integración Continua (IC) de las Acciones de GitHub deYOLOv5 se han superado con éxito. Estas pruebas de IC comprueban rigurosamente la funcionalidad y el rendimiento de YOLOv5 en varios aspectos clave: formación, validación, inferencia, exportación y puntos de referencia. Garantizan un funcionamiento coherente y fiable en macOS, Windows y Ubuntu, con pruebas realizadas cada 24 horas y con cada nueva confirmación.