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प्रूनिंग/स्पार्सिटी ट्यूटोरियल

📚 यह मार्गदर्शिका बताती है कि प्रूनिंग कैसे लागू करें YOLOv5 🚀 मॉडल।

शुरू करने से पहले

रेपो को क्लोन करें और requirements.txt को एक में स्थापित करें Python> = 3.8.0 पर्यावरण, सहित PyTorch>=1.8मॉडल और डेटासेट नवीनतम से स्वचालित रूप से डाउनलोड होते हैं YOLOv5 रिलीज

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

सामान्य रूप से परीक्षण करें

छंटाई से पहले हम तुलना करने के लिए एक आधारभूत प्रदर्शन स्थापित करना चाहते हैं। यह कमांड COCO val2017 पर छवि आकार 640 पिक्सेल पर YOLOv5x का परीक्षण करता है। yolov5x.pt उपलब्ध सबसे बड़ा और सबसे सटीक मॉडल है। अन्य विकल्प हैं yolov5s.pt, yolov5m.pt और yolov5l.pt, या आप एक कस्टम डेटासेट को प्रशिक्षित करने से चेकपॉइंट के मालिक हैं ./weights/best.pt. सभी उपलब्ध मॉडलों के विवरण के लिए कृपया हमारा README देखें सारणी.

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

आउटपुट:

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

COCO पर YOLOv5x का परीक्षण करें (0.30 विरलता)

हम उपरोक्त परीक्षण को pruned मॉडल के साथ दोहराते हैं torch_utils.prune() आज्ञा। हम अपडेट करते हैं val.py YOLOv5x को 0.3 स्पैरिटी में प्रून करने के लिए:

स्क्रीनशॉट 2022-02-22 54 18 पर

30% छंटनी आउटपुट:

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

परिणामों में हम देख सकते हैं कि हमने एक 30% की विरल स्थिति छंटाई के बाद हमारे मॉडल में, जिसका अर्थ है कि मॉडल के वजन मापदंडों का 30% nn.Conv2d परतें 0 के बराबर होती हैं। अनुमान समय अनिवार्य रूप से अपरिवर्तित है, जबकि मॉडल का एपी और एआर स्कोर थोड़ा कम है.

समर्थित वातावरण

Ultralytics उपयोग के लिए तैयार वातावरण की एक श्रृंखला प्रदान करता है, प्रत्येक आवश्यक निर्भरताओं जैसे CUDA, CUDNN के साथ पूर्व-स्थापित, Pythonऔर PyTorch, अपनी परियोजनाओं को किकस्टार्ट करने के लिए।

परियोजना की स्थिति

YOLOv5 सीआई

यह बैज इंगित करता है कि सभी YOLOv5 GitHub क्रियाएँ सतत एकीकरण (CI) परीक्षण सफलतापूर्वक पास हो रहे हैं। ये सीआई परीक्षण सख्ती से कार्यक्षमता और प्रदर्शन की जांच करते हैं YOLOv5 विभिन्न प्रमुख पहलुओं के पार: प्रशिक्षण, सत्यापन, अनुमान, निर्यात और बेंचमार्क। वे macOS, Windows और Ubuntu पर लगातार और विश्वसनीय संचालन सुनिश्चित करते हैं, हर 24 घंटे में और प्रत्येक नई प्रतिबद्धता पर परीक्षण किए जाते हैं।



2023-11-12 बनाया गया, अपडेट किया गया 2023-12-03
लेखक: ग्लेन-जोचर (2)

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