YOLOv5 🚀 sur AzureML

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

Notez que ce guide est un démarrage rapide pour des essais rapides. Si vous souhaitez bénéficier de toute la puissance d'AzureML, vous pouvez trouver la documentation à l'adresse suivante :

Conditions préalables

Vous avez besoin d'un espace de travail AzureML.

Créer une instance de calcul

Depuis votre espace de travail AzureML, sélectionnez Compute > Compute instances > New, sélectionnez l'instance avec les ressources dont vous avez besoin.

Ouvrir un terminal

Dans la vue des ordinateurs portables, ouvrez un terminal et sélectionnez votre ordinateur.

Mise en place et exécution YOLOv5

Vous pouvez maintenant créer un environnement virtuel :

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

Cloner 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

Installer les dépendances nécessaires :

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

Former le modèle YOLOv5 :

python train.py

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

python val.py --weights yolov5s.pt

Exécuter l'inférence sur les images et les vidéos :

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

Exporter des modèles vers d'autres formats :

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

Notes sur l'utilisation d'un carnet

Notez que si vous souhaitez exécuter ces commandes à partir d'un ordinateur portable, vous devez créer un nouveau noyau et le sélectionner en haut de votre ordinateur portable.

Si vous créez des cellules Python , votre environnement personnalisé sera automatiquement utilisé, mais si vous ajoutez des cellules bash , vous devrez exécuter la commande suivante source activate <your-env> sur chacune de ces cellules pour s'assurer qu'elle utilise votre environnement personnalisé.

Par exemple :

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

📅C réé il y a 1 an ✏️ Mis à jour il y a 2 mois