Tutoriel sur l'élagage et l'éparpillement
📚 Ce guide explique comment appliquer l'élagage aux modèles YOLOv5 🚀.
Avant de commencer
Cloner le repo et installer le fichier requirements.txt dans un fichier Python>=3.8.0 incluant PyTorch>=1.8. Les modèles et les ensembles de données sont téléchargés automatiquement à partir de la dernièreversion de YOLOv5 .
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install
Test normal
Avant de procéder à l'élagage, nous voulons établir une performance de référence à laquelle nous pourrons nous comparer. 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.ptou votre propre point de contrôle à partir de l'entraînement d'un ensemble de données personnalisé ./weights/best.pt. Pour plus de détails sur tous les modèles disponibles, veuillez consulter notre README. table.
Sortie :
val: data=/content/yolov5/data/coco.yaml, weights=['yolov5x.pt'], batch_size=32, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.65, task=val, device=, workers=8, single_cls=False, augment=False, verbose=False, save_txt=False, save_hybrid=False, save_conf=False, save_json=True, project=runs/val, name=exp, exist_ok=False, half=True, dnn=False
YOLOv5 🚀 v6.0-224-g4c40933 torch 1.10.0+cu111 CUDA:0 (Tesla V100-SXM2-16GB, 16160MiB)
Fusing layers...
Model Summary: 444 layers, 86705005 parameters, 0 gradients
val: Scanning '/content/datasets/coco/val2017.cache' images and labels... 4952 found, 48 missing, 0 empty, 0 corrupt: 100% 5000/5000 [00:00<?, ?it/s]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 157/157 [01:12<00:00, 2.16it/s]
all 5000 36335 0.732 0.628 0.683 0.496
Speed: 0.1ms pre-process, 5.2ms inference, 1.7ms NMS per image at shape (32, 3, 640, 640) # <--- base speed
Evaluating pycocotools mAP... saving runs/val/exp2/yolov5x_predictions.json...
...
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.507 # <--- base mAP
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.689
Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.552
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.345
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.559
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.652
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.381
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.630
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.682
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 ] = 0.731
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.829
Results saved to runs/val/exp
Test de YOLOv5x sur COCO (0.30 sparsity)
Nous répétons le test ci-dessus avec un modèle élagué en utilisant la fonction torch_utils.prune() commande. Nous mettons à jour val.py pour réduire YOLOv5x à 0,3 sparsity :
30 % de la production élaguée :
val: data=/content/yolov5/data/coco.yaml, weights=['yolov5x.pt'], batch_size=32, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.65, task=val, device=, workers=8, single_cls=False, augment=False, verbose=False, save_txt=False, save_hybrid=False, save_conf=False, save_json=True, project=runs/val, name=exp, exist_ok=False, half=True, dnn=False
YOLOv5 🚀 v6.0-224-g4c40933 torch 1.10.0+cu111 CUDA:0 (Tesla V100-SXM2-16GB, 16160MiB)
Fusing layers...
Model Summary: 444 layers, 86705005 parameters, 0 gradients
Pruning model... 0.3 global sparsity
val: Scanning '/content/datasets/coco/val2017.cache' images and labels... 4952 found, 48 missing, 0 empty, 0 corrupt: 100% 5000/5000 [00:00<?, ?it/s]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 157/157 [01:11<00:00, 2.19it/s]
all 5000 36335 0.724 0.614 0.671 0.478
Speed: 0.1ms pre-process, 5.2ms inference, 1.7ms NMS per image at shape (32, 3, 640, 640) # <--- prune mAP
Evaluating pycocotools mAP... saving runs/val/exp3/yolov5x_predictions.json...
...
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.489 # <--- prune mAP
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.677
Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.537
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.334
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.542
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.635
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.370
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.612
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.664
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.496
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.722
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.803
Results saved to runs/val/exp3
Dans les résultats, nous pouvons observer que nous avons obtenu une la densité de 30 % dans notre modèle après l'élagage, ce qui signifie que 30 % des paramètres de poids du modèle en nn.Conv2d sont égales à 0. Le temps d'inférence reste essentiellement inchangé, tandis que le Les notes de l'AP et de l'AR sont légèrement réduites.
Environnements pris en charge
Ultralytics fournit une série d'environnements prêts à l'emploi, chacun étant préinstallé avec des dépendances essentielles telles que CUDACUDNN, Pythonet PyTorchpour lancer vos projets.
- Carnets de notes gratuits GPU:
- Google Cloud: Guide de démarrage rapide GCP
- Amazon: Guide de démarrage rapide AWS
- Azure: Guide de démarrage rapide AzureML
- Docker: Guide de démarrage rapide de Docker
État d'avancement du projet
Ce badge indique que tous les tests d'intégration continue (CI) deYOLOv5 GitHub Actions ont été passés avec succès. Ces tests d'intégration continue vérifient rigoureusement la fonctionnalité et les performances de YOLOv5 sur différents aspects clés : formation, validation, inférence, exportation et tests de référence. 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.
