Ensemble de modèles YOLOv5

📚 Ce guide explique comment utiliser l'assemblage de modèles Ultralytics YOLOv5 🚀 pendant les tests et l'inférence pour améliorer la mAP et le rappel.

De l'apprentissage d'ensemble :

La modélisation d'ensemble est un processus où plusieurs modèles divers sont créés pour prédire un résultat, soit en utilisant de nombreux algorithmes de modélisation différents, soit en utilisant différents ensembles de données d'entraînement. Le modèle d'ensemble agrège ensuite la prédiction de chaque modèle de base et aboutit à une prédiction finale pour les données non vues. La motivation de l'utilisation de modèles d'ensemble est de réduire l'erreur de généralisation de la prédiction. Tant que les modèles de base sont divers et indépendants, l'erreur de prédiction du modèle diminue lorsque l'approche d'ensemble est utilisée. L'approche recherche la sagesse de la foule pour faire une prédiction. Même si le modèle d'ensemble comporte plusieurs modèles de base, il agit et fonctionne comme un seul modèle.

Avant de commencer

Clonez le dépôt et installez requirements.txt dans un environnement Python>=3.8.0, incluant PyTorch>=1.8. Les modèles et les ensembles de données sont téléchargés automatiquement à partir de la dernière version de YOLOv5.

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install

Tester normalement

Avant l'assemblage, établissez la performance de base d'un seul modèle. Cette commande teste YOLOv5x sur COCO val2017 à une taille d'image de 640 pixels. yolov5x.pt est le modèle le plus grand et le plus précis disponible. Les autres options sont yolov5s.pt, yolov5m.pt et yolov5l.pt, ou votre propre checkpoint provenant de la formation d'un ensemble de données personnalisé ./weights/best.pt. Pour plus de détails sur tous les modèles disponibles, consultez le Tableau des points de contrôle pré-entraînés.

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

Sortie :

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

Test d'ensemble

Plusieurs modèles pré-entraînés peuvent être assemblés ensemble au moment du test et de l'inférence en ajoutant simplement des modèles supplémentaires au --weights argument dans n’importe quelle commande val.py ou detect.py existante. Cet exemple teste un ensemble de 2 modèles ensemble :

YOLOv5x
YOLOv5l6

python val.py --weights yolov5x.pt yolov5l6.pt --data coco.yaml --img 640 --half

Sortie :

val: data=./data/coco.yaml, weights=['yolov5x.pt', 'yolov5l6.pt'], batch_size=32, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6, 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  # Model 1
Fusing layers...
Model Summary: 501 layers, 77218620 parameters, 0 gradients  # Model 2
Ensemble created with ['yolov5x.pt', 'yolov5l6.pt']  # Ensemble notice

val: Scanning '../datasets/coco/val2017.cache' images and labels... 4952 found, 48 missing, 0 empty, 0 corrupted: 100% 5000/5000 [00:00<00:00, 49695545.02it/s]
               Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 157/157 [03:58<00:00,  1.52s/it]
                 all       5000      36335      0.747      0.637      0.692      0.502
Speed: 0.1ms pre-process, 39.5ms inference, 2.0ms NMS per image at shape (32, 3, 640, 640)  # <--- ensemble speed

Evaluating pycocotools mAP... saving runs/val/exp3/yolov5x_predictions.json...
...
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.515  # <--- ensemble mAP
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.699
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.75      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.557
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.356
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.563
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.668
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=  1 ] = 0.387
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets= 10 ] = 0.638
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.689  # <--- ensemble mAR
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.526
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.743
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.844

Inférence d'ensemble

Ajouter des modèles supplémentaires au --weights argument pour exécuter l’inférence d’ensemble :

python detect.py --weights yolov5x.pt yolov5l6.pt --img 640 --source data/images

Sortie :

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
Fusing layers...
Model Summary: 501 layers, 77218620 parameters, 0 gradients
Ensemble created with ['yolov5x.pt', 'yolov5l6.pt']

image 1/2 /content/yolov5/data/images/bus.jpg: 640x512 4 persons, 1 bus, 1 tie, Done. (0.063s)
image 2/2 /content/yolov5/data/images/zidane.jpg: 384x640 3 persons, 2 ties, Done. (0.056s)
Results saved to runs/detect/exp2
Done. (0.223s)

Résultat de l'inférence YOLO

Avantages de l'assemblage de modèles

L’assemblage de modèles avec YOLOv5 offre plusieurs avantages :

Amélioration de la précision : Comme le montrent les exemples ci-dessus, l'assemblage de plusieurs modèles augmente la mAP de 0,504 à 0,515 et la mAR de 0,681 à 0,689.
Meilleure généralisation : La combinaison de divers modèles permet de réduire le surapprentissage et d’améliorer les performances sur des données variées.
Robustesse accrue : Les ensembles sont généralement plus robustes au bruit et aux valeurs aberrantes dans les données.
Forces complémentaires : Différents modèles peuvent exceller dans la détection de différents types d'objets ou dans différentes conditions environnementales.

Le principal compromis est l'augmentation du temps d'inférence, comme le montrent les mesures de vitesse (22,4 ms pour un modèle unique contre 39,5 ms pour un ensemble).

Quand utiliser l'assemblage de modèles

Envisagez d'utiliser l'assemblage de modèles dans ces scénarios :

Lorsque la précision est plus importante que la vitesse d'inférence
Pour les applications critiques où les faux négatifs doivent être minimisés
Lors du traitement d'images complexes avec un éclairage, une occlusion ou une échelle variables
Pendant les compétitions ou les benchmarks où une performance maximale est requise

Pour les applications en temps réel avec des exigences de latence strictes, l'inférence d'un modèle unique peut être plus appropriée.

Environnements pris en charge

Ultralytics propose une gamme d'environnements prêts à l'emploi, chacun préinstallé avec les dépendances essentielles telles que CUDA, CUDNN, Python et PyTorch, pour démarrer vos projets.

Notebooks GPU Gratuits:
Google Cloud : Guide de démarrage rapide GCP
Amazon : Guide de démarrage rapide AWS
Azure : Guide de démarrage rapide AzureML
Docker: Guide de démarrage rapide Docker

État du projet

Ce badge indique que tous les tests d'intégration continue (CI) YOLOv5 GitHub Actions réussissent. Ces tests CI vérifient rigoureusement la fonctionnalité et les performances de YOLOv5 à travers divers aspects clés : l'entraînement, la validation, l'inférence, l'exportation et les benchmarks. Ils garantissent un fonctionnement cohérent et fiable sur macOS, Windows et Ubuntu, avec des tests effectués toutes les 24 heures et à chaque nouveau commit.