Aumento en tiempo de prueba (TTA)#
📚 Esta guía explica cómo usar el aumento en tiempo de prueba (TTA) durante las pruebas y la inferencia para mejorar mAP y la exhaustividad con YOLOv5 🚀.
Antes de empezar#
Clona el repositorio e instala requirements.txt en un entorno de Python>=3.8.0, incluido 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 # installPrueba normal#
Antes de probar TTA, queremos establecer un rendimiento de referencia con el que comparar. Este comando prueba YOLOv5x en COCO val2017 con un tamaño de imagen de 640 píxeles. yolov5x.pt es el modelo más grande y preciso disponible. Otras opciones son yolov5s.pt, yolov5m.pt y yolov5l.pt, o tu propio checkpoint obtenido al entrenar con un conjunto de datos personalizado ./weights/best.pt. Para obtener información detallada sobre todos los modelos disponibles, consulta nuestra documentación de YOLOv5.
python val.py --weights yolov5x.pt --data coco.yaml --img 640 --halfSalida:
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_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 ] = 0.826Prueba con TTA#
Añade --augment a cualquier comando val.py existente para activar TTA y aumenta el tamaño de imagen aproximadamente un 30 % para mejorar los resultados. Ten en cuenta que la inferencia con TTA activado suele tardar unas 2-3 veces más que la inferencia normal, ya que las imágenes se voltean de izquierda a derecha y se procesan con 3 resoluciones diferentes, combinando las salidas antes de aplicar NMS. Parte de la reducción de velocidad se debe simplemente a que las imágenes son más grandes (832 frente a 640), mientras que otra parte se debe a las operaciones de TTA propiamente dichas, así que asegúrate de que tu GPU tenga suficiente memoria disponible antes de aumentar --img.
python val.py --weights yolov5x.pt --data coco.yaml --img 832 --augment --halfSalida:
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_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 ] = 0.833Inferencia con TTA#
La inferencia TTA de detect.py funciona de forma idéntica a la TTA de val.py: simplemente añade --augment a cualquier comando detect.py existente:
python detect.py --weights yolov5s.pt --img 832 --source data/images --augmentSalida:
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)
TTA con PyTorch Hub#
TTA está integrada automáticamente en todos los modelos de YOLOv5 PyTorch Hub y se puede activar pasando augment=True en el momento de la inferencia.
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.Personalización#
Puedes personalizar las operaciones de TTA aplicadas en el método forward_augment() de YOLOv5.
Ventajas del aumento en tiempo de prueba#
El aumento en tiempo de prueba ofrece varias ventajas clave para las tareas de detección de objetos:
- Mayor precisión: Como demuestran los resultados anteriores, TTA aumenta mAP de 0.504 a 0.516 y mAR de 0.681 a 0.696.
- Mejor detección de objetos pequeños: TTA mejora especialmente la detección de objetos pequeños, ya que el AP de áreas pequeñas aumenta de 0.351 a 0.361.
- Mayor robustez: Al probar múltiples variaciones de cada imagen, TTA reduce el impacto del ángulo de visión, la iluminación y otros factores ambientales.
- Implementación sencilla: Solo requiere añadir la opción
--augmenta los comandos existentes.
La contrapartida es un aumento del tiempo de inferencia, por lo que TTA es más adecuado para aplicaciones en las que se prioriza la precisión sobre la velocidad.
Entornos compatibles#
Ultralytics ofrece una variedad de entornos listos para usar, cada uno preinstalado con dependencias esenciales como CUDA, CUDNN, Python y PyTorch, para que puedas iniciar tus proyectos.
- Cuadernos de 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 GitHub Actions de YOLOv5 se superan correctamente. Estas pruebas de CI comprueban rigurosamente la funcionalidad y el rendimiento de YOLOv5 en varios aspectos clave: entrenamiento, validación, inferencia, exportación y benchmarks. Garantizan un funcionamiento uniforme y fiable en macOS, Windows y Ubuntu, con pruebas que se realizan cada 24 horas y con cada nuevo commit.