Aumento del tiempo de prueba (TTA)
📚 Esta guía explica cómo utilizar el Aumento del tiempo de prueba (TTA) durante las pruebas y la inferencia para mejorar el mAP y el Recall con YOLOv5 🚀.
Antes de empezar
Clonar repo e instalar requirements.txt en a 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
Prueba normalmente
Antes de probar TTA queremos establecer una línea de base de rendimiento con la 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 su propio punto de control a partir del entrenamiento de un conjunto de datos personalizado ./weights/best.pt
. Para más información sobre todos los modelos disponibles, consulte nuestra YOLOv5 documentación.
Salida:
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
Prueba con TTA
Añada --augment
a cualquier val.py
para activar el TTA y aumentar el tamaño de la imagen en un 30% para obtener mejores resultados. Tenga en cuenta que la inferencia con la función TTA activada suele tardar entre 2 y 3 veces más que la inferencia normal, ya que las imágenes se voltean de izquierda a derecha y se procesan a 3 resoluciones diferentes, y los resultados se fusionan antes de la inferencia. NMS. Parte de la disminución de velocidad se debe simplemente al mayor tamaño de las imágenes (832 frente a 640), mientras que otra parte se debe a las propias operaciones de TTA.
Salida:
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
Inferencia con TTA
detect.py
La inferencia TTA funciona de forma idéntica a val.py
TTA: simplemente añadir --augment
a cualquier detect.py
mando:
Salida:
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 Centro TTA
TTA se integra automáticamente en todos los YOLOv5 PyTorch Cubo y se puede acceder a ellos 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.
Personalice
Puede personalizar las operaciones TTA aplicadas en YOLOv5 forward_augment()
método aquí.
Ventajas del aumento del tiempo de prueba
El aumento del tiempo de prueba ofrece varias ventajas clave para las tareas de detección de objetos:
- Mayor precisión: Como demuestran los resultados anteriores, el TTA aumenta la mAP de 0,504 a 0,516 y la mAR de 0,681 a 0,696.
- Mejor detección de objetos pequeños: El TTA mejora especialmente la detección de objetos pequeños, con un AP de área pequeña que mejora de 0,351 a 0,361.
- Mayor robustez: Al probar múltiples variaciones de cada imagen, la TTA reduce el impacto del ángulo de visión, la iluminación y otros factores ambientales.
- Aplicación sencilla: Sólo requiere añadir el
--augment
a los comandos existentes.
La contrapartida es un mayor tiempo de inferencia, lo que hace que la TTA sea más adecuada para aplicaciones en las que la precisión tiene prioridad sobre la velocidad.
Entornos compatibles
Ultralytics proporciona una serie de entornos listos para usar, cada uno de ellos preinstalado con dependencias esenciales como CUDACUDNN, Pythony PyTorchpara poner en marcha sus proyectos.
- Cuadernos gratuitos GPU:
- Google Nube: 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) deYOLOv5 GitHub Actions 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 en cada nueva confirmación.