YOLOv5 🚀 sur AzureML

Ce guide propose un démarrage rapide pour utiliser YOLOv5 à partir d'une instance de calcul AzureML.

Note que ce guide est un démarrage rapide pour des essais rapides. Si tu veux débloquer toute la puissance d'AzureML, tu peux trouver la documentation à :

• Créer une ressource de données
• Créer un travail AzureML
• Enregistrer un modèle

Conditions préalables

Tu as besoin d'un espace de travail AzureML.

Créer une instance de calcul

Dans ton espace de travail AzureML, sélectionne Compute > Instances de calcul > Nouveau, sélectionne l'instance avec les ressources dont tu as besoin.

Ouvre un terminal

Maintenant, dans la vue des ordinateurs portables, ouvre un terminal et sélectionne ton ordinateur.

Configurer et exécuter YOLOv5

Maintenant tu peux, créer un environnement virtuel :

conda create --name yolov5env -y
conda activate yolov5env
conda install pip -y

Clone le dépôt YOLOv5 avec ses sous-modules :

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
git submodule update --init --recursive # Note that you might have a message asking you to add your folder as a safe.directory just copy the recommended command

Installe les dépendances nécessaires :

pip install -r yolov5/requirements.txt
pip install onnx>=1.10.0

Entraîne le modèle YOLOv5 :

python train.py

Valide le modèle pour la précision, le rappel et le mAP

python val.py --weights yolov5s.pt

Exécute l'inférence sur les images et les vidéos :

python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

Exporte les modèles vers d'autres formats :

python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

Notes sur l'utilisation d'un carnet

Note que si tu veux exécuter ces commandes à partir d'un carnet, tu dois créer un nouveau noyau et sélectionner ton nouveau noyau en haut de ton carnet.

Si tu crées des cellules Python , ton environnement personnalisé sera automatiquement utilisé, mais si tu ajoutes des cellules bash , tu devras exécuter source activate <your-env> sur chacune de ces cellules pour t'assurer qu'elle utilise ton environnement personnalisé.

Par exemple :

%%bash
source activate newenv
python val.py --weights yolov5s.pt

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