Formazione del modello con Ultralytics YOLO

Introduzione

L'addestramento di un modello di deep learning comporta l'alimentazione di dati e la regolazione dei parametri in modo che possa fare previsioni accurate. La modalità Train di Ultralytics YOLO11 è stata progettata per un addestramento efficace ed efficiente dei modelli di rilevamento degli oggetti, sfruttando appieno le moderne capacità hardware. Questa guida si propone di fornire tutti i dettagli necessari per iniziare ad addestrare i propri modelli utilizzando la robusta serie di funzioni di YOLO11.

Guarda: Come addestrare un modello YOLO su un dataset personalizzato in Google Colab.

Perché scegliere Ultralytics YOLO per la formazione?

Ecco alcuni motivi validi per scegliere la modalità Treno di YOLO11:

• Efficienza: Sfruttate al massimo il vostro hardware, sia che si tratti di una configurazione singolaGPU sia che si tratti di scalare su più GPU.
• Versatilità: Addestramento su set di dati personalizzati oltre a quelli già disponibili come COCO, VOC e ImageNet.
• Facilità d'uso: interfacce CLI e Python semplici ma potenti per un'esperienza di formazione immediata.
• Flessibilità degli iperparametri: Un'ampia gamma di iperparametri personalizzabili per mettere a punto le prestazioni del modello.

Caratteristiche principali della modalità Treno

Di seguito sono riportate alcune caratteristiche di rilievo della modalità Treno di YOLO11:

• Download automatico dei set di dati: I set di dati standard come COCO, VOC e ImageNet vengono scaricati automaticamente al primo utilizzo.
• Supporto multiGPU : Scalate i vostri sforzi di formazione senza problemi su più GPU per accelerare il processo.
• Configurazione degli iperparametri: Possibilità di modificare gli iperparametri tramite file di configurazione YAML o argomenti di CLI .
• Visualizzazione e monitoraggio: Tracciamento in tempo reale delle metriche di formazione e visualizzazione del processo di apprendimento per una migliore comprensione.

Esempi di utilizzo

Addestramento di YOLO11n sul set di dati COCO8 per 100 epoche alla dimensione dell'immagine 640. Il dispositivo di addestramento può essere specificato utilizzando il comando device argomento. Se non viene passato alcun argomento GPU device=0 verrà utilizzato se disponibile, altrimenti device='cpu' sarà utilizzato. Per un elenco completo degli argomenti di formazione, vedere la sezione Argomenti.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.yaml")  # build a new model from YAML
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO("yolo11n.yaml").load("yolo11n.pt")  # build from YAML and transfer weights

# Train the model
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Build a new model from YAML and start training from scratch
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolo11n.yaml epochs=100 imgsz=640

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

# Build a new model from YAML, transfer pretrained weights to it and start training
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolo11n.yaml pretrained=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

Formazione multiGPU

L'addestramento multiGPU consente un utilizzo più efficiente delle risorse hardware disponibili, distribuendo il carico di addestramento su più GPU. Questa funzione è disponibile sia tramite l'API Python che tramite l'interfaccia a riga di comando. Per abilitare l'addestramento multiploGPU specificare gli ID dei dispositivi GPU che si desidera utilizzare.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model with 2 GPUs
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640, device=[0, 1])

# Start training from a pretrained *.pt model using GPUs 0 and 1
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640 device=0,1

Formazione Apple Silicon MPS

Grazie al supporto per i chip di silicio Apple integrati nei modelli Ultralytics YOLO , è ora possibile addestrare i modelli su dispositivi che utilizzano il potente framework Metal Performance Shaders (MPS). MPS offre un modo ad alte prestazioni per eseguire compiti di calcolo e di elaborazione delle immagini sul silicio personalizzato di Apple.

Per abilitare l'addestramento sui chip di silicio Apple, è necessario specificare 'mps' come dispositivo quando si avvia il processo di addestramento. Di seguito è riportato un esempio di come si può fare in Python e tramite la riga di comando:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model with MPS
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640, device="mps")

# Start training from a pretrained *.pt model using MPS
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640 device=mps

Sfruttando la potenza di calcolo dei chip di silicio Apple, si ottiene un'elaborazione più efficiente dei compiti di addestramento. Per indicazioni più dettagliate e opzioni di configurazione avanzate, consultare la documentazione di PyTorch MPS .

Ripresa delle formazioni interrotte

Riprendere l'addestramento da uno stato precedentemente salvato è una funzione cruciale quando si lavora con modelli di deep learning. Può essere utile in vari scenari, ad esempio quando il processo di addestramento è stato interrotto inaspettatamente o quando si desidera continuare ad addestrare un modello con nuovi dati o per più epoche.

Quando si riprende l'addestramento, Ultralytics YOLO carica i pesi dell'ultimo modello salvato e ripristina anche lo stato dell'ottimizzatore, lo scheduler del tasso di apprendimento e il numero di epoch. In questo modo è possibile continuare il processo di addestramento senza soluzione di continuità dal punto in cui è stato interrotto.

È possibile riprendere facilmente l'allenamento in Ultralytics YOLO impostando l'opzione resume argomento a True quando si chiama il metodo train e specificando il percorso del file .pt contenente i pesi del modello parzialmente addestrato.

Di seguito è riportato un esempio di come riprendere una formazione interrotta utilizzando Python e tramite la riga di comando:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("path/to/last.pt")  # load a partially trained model

# Resume training
results = model.train(resume=True)

# Resume an interrupted training
yolo train resume model=path/to/last.pt

Impostando resume=True, il train continuerà l'allenamento dal punto in cui è stato interrotto, utilizzando lo stato memorizzato nel file "path/to/last.pt". Se il file resume è omesso o impostato a False, il train inizierà una nuova sessione di formazione.

Si ricordi che i checkpoint vengono salvati alla fine di ogni epoca per impostazione predefinita, oppure a intervalli fissi usando l'opzione save_period quindi è necessario completare almeno 1 epoca per riprendere una corsa di allenamento.

Impostazioni del treno

Le impostazioni di addestramento per i modelli YOLO comprendono vari iperparametri e configurazioni utilizzati durante il processo di addestramento. Queste impostazioni influenzano le prestazioni, la velocità e la precisione del modello. Le principali impostazioni di addestramento includono la dimensione del batch, il tasso di apprendimento, il momentum e il decadimento del peso. Inoltre, la scelta dell'ottimizzatore, della funzione di perdita e della composizione del set di dati di addestramento possono influire sul processo di addestramento. Un'attenta messa a punto e la sperimentazione di queste impostazioni sono fondamentali per ottimizzare le prestazioni.

Impostazioni di incremento e iperparametri

Le tecniche di incremento sono essenziali per migliorare la robustezza e le prestazioni dei modelli YOLO introducendo variabilità nei dati di addestramento, aiutando il modello a generalizzarsi meglio ai dati non visti. La tabella seguente illustra lo scopo e l'effetto di ciascun argomento di incremento:

Queste impostazioni possono essere regolate per soddisfare i requisiti specifici del set di dati e del compito da svolgere. La sperimentazione di diversi valori può aiutare a trovare la strategia di incremento ottimale che porta alle migliori prestazioni del modello.

Registrazione

Nell'addestramento di un modello YOLO11 , potrebbe essere utile tenere traccia delle prestazioni del modello nel tempo. È qui che entra in gioco la registrazione. Ultralytics'YOLO supporta tre tipi di logger: Comet, ClearML e TensorBoard.

Per utilizzare un logger, selezionarlo dal menu a discesa nel frammento di codice precedente ed eseguirlo. Il logger scelto verrà installato e inizializzato.

Comet

Comet è una piattaforma che consente a data scientist e sviluppatori di monitorare, confrontare, spiegare e ottimizzare esperimenti e modelli. Offre funzionalità quali metriche in tempo reale, differenze di codice e monitoraggio degli iperparametri.

Per utilizzare Comet:

# pip install comet_ml
import comet_ml

comet_ml.init()

Ricordatevi di accedere al vostro account Comet sul loro sito web e di ottenere la vostra chiave API. Sarà necessario aggiungerla alle variabili d'ambiente o allo script per registrare gli esperimenti.

ClearML

ClearML è una piattaforma open-source che automatizza il monitoraggio degli esperimenti e aiuta a condividere in modo efficiente le risorse. È stata progettata per aiutare i team a gestire, eseguire e riprodurre il loro lavoro di ML in modo più efficiente.

Per utilizzare ClearML:

# pip install clearml
import clearml

clearml.browser_login()

Dopo aver eseguito questo script, è necessario accedere al proprio account ClearML sul browser e autenticare la sessione.

TensorBoard

TensorBoard è un toolkit di visualizzazione per TensorFlow. Permette di visualizzare il grafico TensorFlow , di tracciare metriche quantitative sull'esecuzione del grafico e di mostrare dati aggiuntivi come le immagini che lo attraversano.

Per utilizzare TensorBoard in Google Colab:

load_ext tensorboard
tensorboard --logdir ultralytics/runs  # replace with 'runs' directory

Per utilizzare TensorBoard localmente, eseguire il comando seguente e visualizzare i risultati su http://localhost:6006/.

tensorboard --logdir ultralytics/runs  # replace with 'runs' directory

Questo caricherà TensorBoard e lo indirizzerà alla directory in cui sono salvati i registri di allenamento.

Dopo aver impostato il logger, si può procedere con l'addestramento del modello. Tutte le metriche di addestramento saranno automaticamente registrate nella piattaforma scelta e sarà possibile accedere a questi registri per monitorare le prestazioni del modello nel tempo, confrontare modelli diversi e identificare le aree di miglioramento.

FAQ

Come si addestra un modello di rilevamento degli oggetti utilizzando Ultralytics YOLO11 ?

Per addestrare un modello di rilevamento degli oggetti usando Ultralytics YOLO11 , si può usare l'API Python o CLI. Di seguito è riportato un esempio per entrambi:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

yolo detect train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

Per maggiori dettagli, consultare la sezione Impostazioni treno.

Quali sono le caratteristiche principali della modalità Treno di Ultralytics YOLO11 ?

Le caratteristiche principali della modalità Treno di Ultralytics YOLO11 includono:

• Download automatico dei set di dati: Scarica automaticamente i set di dati standard come COCO, VOC e ImageNet.
• Supporto multiGPU : Scala la formazione su più GPU per un'elaborazione più rapida.
• Configurazione degli iperparametri: Personalizzare gli iperparametri tramite file YAML o argomenti di CLI .
• Visualizzazione e monitoraggio: Tracciamento in tempo reale delle metriche di allenamento per una migliore comprensione.

Queste caratteristiche rendono l'allenamento efficiente e personalizzabile in base alle proprie esigenze. Per maggiori dettagli, consultare la sezione Caratteristiche principali della modalità Allenamento.

Come si riprende l'allenamento da una sessione interrotta in Ultralytics YOLO11 ?

Per riprendere l'allenamento da una sessione interrotta, impostare il parametro resume argomento a True e specificare il percorso dell'ultimo checkpoint salvato.

from ultralytics import YOLO

# Load the partially trained model
model = YOLO("path/to/last.pt")

# Resume training
results = model.train(resume=True)

yolo train resume model=path/to/last.pt

Per ulteriori informazioni, consultare la sezione Ripresa di una formazione interrotta.

È possibile addestrare i modelli di YOLO11 sui chip di silicio Apple?

Sì, Ultralytics YOLO11 supporta l'allenamento su chip di silicio Apple che utilizzano il framework Metal Performance Shaders (MPS). Specificare 'mps' come dispositivo di allenamento.

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Train the model on Apple silicon chip (M1/M2/M3/M4)
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640, device="mps")

yolo detect train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640 device=mps

Per maggiori dettagli, consultare la sezione Formazione Apple Silicon MPS .

Quali sono le impostazioni di allenamento comuni e come si configurano?

Ultralytics YOLO11 consente di configurare una serie di impostazioni per l'addestramento, come la dimensione del batch, il tasso di apprendimento, le epoche e altro ancora, attraverso gli argomenti. Ecco una breve panoramica:

Per una guida approfondita sulle impostazioni di allenamento, consultare la sezione Impostazioni di allenamento.

📅C reato 1 anno fa ✏️ Aggiornato 1 mese fa

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