Skip to content

Tutoriel sur l'Ă©lagage et l'Ă©parpillement

📚 Ce guide explique comment appliquer la taille aux modèles YOLOv5 🚀.

Avant de commencer

Clone le repo et installe le fichier requirements.txt dans un fichier Python>=3.8.0 incluant PyTorch>=1.8. Les modèles et les ensembles de données se téléchargent automatiquement à partir de la dernièreversion de YOLOv5 .

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

Tester normalement

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 ton propre point de contrôle de l'entraînement d'un ensemble de données personnalisé ./weights/best.pt. Pour plus de détails sur tous les modèles disponibles, tu peux consulter notre README. table.

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

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

Tester 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 :

Capture d'Ă©cran 2022-02-02 Ă  22 54 18

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 inchangétandis que le modèle Les notes AP et AR sont légèrement réduites.

Environnements pris en charge

Ultralytics fournit une gamme d'environnements prêts à l'emploi, chacun préinstallé avec des dépendances essentielles telles que CUDA, CUDNN, Pythonet PyTorchpour lancer tes projets.

Statut du projet

YOLOv5 CI

Ce badge indique que tous les tests d'intégration continue (CI) de YOLOv5 GitHub Actions sont passés avec succès. Ces tests CI vérifient rigoureusement la fonctionnalité et les performances de YOLOv5 sur différents aspects clés : entraînement, validation, inférence, exportation et 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.



Créé le 2023-11-12, Mis à jour le 2023-12-03
Auteurs : glenn-jocher (2)

Commentaires