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 :
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 :
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 :
Entraîne le modèle YOLOv5 :
Validate the model for Precision, Recall, and mAP
Exécute l'inférence sur les images et les vidéos :
Exporte les modèles vers d'autres formats :
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 :