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.pto 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.

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

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_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.

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

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_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:

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

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)

YOLOv5 aumentos del tiempo de prueba

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 el YOLOv5 forward_augment() método.

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 CUDA CUDNN, 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.

Creado hace 1 año ✏️ Actualizado hace 0 días