YOLO Vision 2026:

Aumento dei dati al momento del test (TTA)#

📚 Questa guida spiega come utilizzare l'aumento dei dati al momento del test (TTA) durante il test e l'inferenza per migliorare mAP e il richiamo con YOLOv5 🚀.

Prima di iniziare#

Clona il repository e installa requirements.txt in un ambiente Python>=3.8.0, incluso PyTorch>=1.8. Models e datasets vengono scaricati automaticamente dalla [release](https://ultralytics-translation-5.invalid più recente di YOLOv5.

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

Esegui il test normalmente#

Prima di provare TTA, vogliamo stabilire una prestazione di riferimento con cui effettuare il confronto. Questo comando esegue il test di YOLOv5x su COCO val2017 con una dimensione delle immagini di 640 pixel. yolov5x.pt è il modello più grande e preciso disponibile. Altre opzioni sono yolov5s.pt, yolov5m.pt e yolov5l.pt, oppure il tuo checkpoint ottenuto dall'addestramento su un dataset personalizzato ./weights/best.pt. Per i dettagli su tutti i modelli disponibili, consulta la nostra documentazione di YOLOv5.

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

Output:

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

Esegui il test con TTA#

Aggiungi --augment a qualsiasi comando val.py esistente per abilitare TTA e aumenta la dimensione delle immagini di circa il 30% per ottenere risultati migliori. Tieni presente che l'inferenza con TTA abilitato richiede in genere circa 2-3X il tempo dell'inferenza normale, poiché le immagini vengono capovolte da sinistra a destra ed elaborate a 3 risoluzioni diverse, con gli output uniti prima di NMS. Parte del rallentamento è semplicemente dovuta alle dimensioni maggiori delle immagini (832 rispetto a 640), mentre un'altra parte è dovuta alle operazioni TTA effettive; assicurati quindi che la tua GPU disponga di memoria sufficiente prima di aumentare --img.

python val.py --weights yolov5x.pt --data coco.yaml --img 832 --augment --half

Output:

val: data=./data/coco.yaml, weights=['yolov5x.pt'], batch_size=32, imgsz=832, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6, task=val, device=, single_cls=False, augment=True, 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...
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/nn/functional.py:718: UserWarning: Named tensors and all their associated APIs are an experimental feature and subject to change. Please do not use them for anything important until they are released as stable. (Triggered internally at  /pytorch/c10/core/TensorImpl.h:1156.)
  return torch.max_pool2d(input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode)
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, 2885.61it/s]
val: New cache created: ../datasets/coco/val2017.cache
               Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 157/157 [07:29<00:00,  2.86s/it]
                 all       5000      36335      0.718      0.656      0.695      0.503
Speed: 0.2ms pre-process, 80.6ms inference, 2.7ms NMS per image at shape (32, 3, 832, 832)  # <--- TTA speed

Evaluating pycocotools mAP... saving runs/val/exp2/yolov5x_predictions.json...
...
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.516  # <--- TTA mAP
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.701
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.75      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.562
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.361
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.564
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.656
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=  1 ] = 0.388
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets= 10 ] = 0.640
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.696  # <--- TTA mAR
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.553
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.744
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.833

Inferenza con TTA#

L'inferenza TTA di detect.py funziona in modo identico all'inferenza TTA di val.py: aggiungi semplicemente --augment a qualsiasi comando detect.py esistente:

python detect.py --weights yolov5s.pt --img 832 --source data/images --augment

Output:

YOLOv5 🚀 v5.0-267-g6a3ee7c torch 1.9.0+cu102 CUDA:0 (Tesla P100-PCIE-16GB, 16280.875MB)

Downloading https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt to yolov5s.pt...
100% 14.1M/14.1M [00:00<00:00, 81.9MB/s]

Fusing layers...
Model Summary: 224 layers, 7266973 parameters, 0 gradients
image 1/2 /content/yolov5/data/images/bus.jpg: 832x640 4 persons, 1 bus, 1 fire hydrant, Done. (0.029s)
image 2/2 /content/yolov5/data/images/zidane.jpg: 480x832 3 persons, 3 ties, Done. (0.024s)
Results saved to runs/detect/exp
Done. (0.156s)
YOLOv5 test time augmentations

TTA con PyTorch Hub#

TTA è integrato automaticamente in tutti i modelli YOLOv5 PyTorch Hub e può essere utilizzato passando augment=True al momento dell'inferenza.

import torch

# Model
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s")  # or yolov5m, yolov5x, custom

# Images
img = "https://ultralytics.com/images/zidane.jpg"  # or file, PIL, OpenCV, numpy, multiple

# Inference
results = model(img, augment=True)  # <--- TTA inference

# Results
results.print()  # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.

Personalizzazione#

Puoi personalizzare le operazioni TTA applicate nel metodo forward_augment() di YOLOv5.

Vantaggi dell'aumento dei dati al momento del test#

L'aumento dei dati al momento del test offre diversi vantaggi fondamentali per le attività di rilevamento degli oggetti:

  • Maggiore precisione: come dimostrato dai risultati precedenti, TTA aumenta mAP da 0.504 a 0.516 e mAR da 0.681 a 0.696.
  • Migliore rilevamento degli oggetti piccoli: TTA migliora in particolare il rilevamento degli oggetti piccoli, con AP per le aree piccole che passa da 0.351 a 0.361.
  • Maggiore robustezza: testando molteplici varianti di ogni immagine, TTA riduce l'impatto dell'angolo di visualizzazione, dell'illuminazione e di altri fattori ambientali.
  • Implementazione semplice: richiede solo l'aggiunta del flag --augment ai comandi esistenti.

Il compromesso consiste in un aumento del tempo di inferenza, per cui TTA è più adatto alle applicazioni in cui la precisione è prioritaria rispetto alla velocità.

Ambienti supportati#

Ultralytics offre una serie di ambienti pronti all'uso, ciascuno con dipendenze essenziali preinstallate, come CUDA, CUDNN, Python e PyTorch, per avviare rapidamente i tuoi progetti.

Stato del progetto#

YOLOv5 CI

Questo badge indica che tutti i test di GitHub Actions di YOLOv5 per l'integrazione continua (CI) vengono superati correttamente. Questi test di CI verificano rigorosamente la funzionalità e le prestazioni di YOLOv5 sotto diversi aspetti fondamentali: addestramento, convalida, inferenza, esportazione e benchmark. Garantiscono un funzionamento coerente e affidabile su macOS, Windows e Ubuntu, con test eseguiti ogni 24 ore e a ogni nuovo commit.

Collaboratori
RAraimbekovm3GLglenn-jocher2PDpderrenger1

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