YOLOv7：学習可能なBag-of-Freebies

YOLOv7は、5 FPSから160 FPSの範囲において、速度と精度の両方で既知のすべてのオブジェクト検出器を凌駕する、最先端のリアルタイムオブジェクト検出器です。GPU V100上で30 FPS以上の、既知のすべてのリアルタイムオブジェクト検出器の中で、最高の精度（56.8% AP）を誇ります。さらに、YOLOv7は、速度と精度において、YOLOR、YOLOX、Scaled-YOLOv4、YOLOv5など、他のオブジェクト検出器よりも優れています。このモデルは、他のデータセットや事前学習済みの重みを使用せずに、MS COCOデータセットでゼロからトレーニングされています。YOLOv7のソースコードはGitHubで入手できます。

SOTA 物体検出器の比較

YOLO比較表の結果から、提案された手法が総合的に見て最高の速度と精度のトレードオフを持っていることがわかります。YOLOv7-tiny-SiLUとYOLOv5-N (r6.1)を比較すると、我々の手法は127 fps高速で、APが10.7%向上しています。さらに、YOLOv7は161 fpsのフレームレートで51.4%のAPを持ちますが、同じAPを持つPPYOLOE-Lは78 fpsのフレームレートしかありません。パラメータの使用量に関して、YOLOv7はPPYOLOE-Lより41%少なくなっています。

YOLOv7-Xと114 fpsの推論速度をYOLOv5-L（r6.1）と99 fpsの推論速度で比較すると、YOLOv7-XはAPを3.9％向上させることができます。 YOLOv7-Xを同程度のスケールのYOLOv5-X（r6.1）と比較すると、YOLOv7-Xの推論速度は31 fps高速です。さらに、パラメーターと計算量に関して、YOLOv7-XはYOLOv5-X（r6.1）と比較してパラメーターを22％、計算量を8％削減しますが、APは2.2％向上します（Source）。

概要

リアルタイム物体検出は、マルチオブジェクト追跡、自動運転、ロボティクス、医用画像解析を含む多くのコンピュータビジョンシステムにおいて重要なコンポーネントです。近年、リアルタイム物体検出の開発は、効率的なアーキテクチャの設計と、さまざまなCPU、GPU、およびニューラルプロセッシングユニット（NPU）の推論速度の向上に焦点が当てられています。YOLOv7は、エッジからクラウドまで、モバイルGPUとGPUデバイスの両方をサポートしています。

アーキテクチャの最適化に重点を置いている従来のリアルタイム物体検出器とは異なり、YOLOv7はトレーニングプロセスの最適化に重点を置いています。これには、推論コストを増加させることなく物体検出の精度を向上させるように設計されたモジュールと最適化方法が含まれており、「trainable bag-of-freebies」として知られる概念です。

主な特徴

YOLOv7は、いくつかの主要な機能を導入しています。

1. モデルの再パラメータ化：YOLOv7は、計画的な再パラメータ化モデルを提案します。これは、勾配伝播パスの概念を持つ異なるネットワークのレイヤーに適用可能な戦略です。

2. 動的ラベル割り当て: 複数の出力層を持つモデルのトレーニングには、「異なるブランチの出力に動的なターゲットを割り当てる方法」という新しい問題があります。この問題を解決するために、YOLOv7は、粗から細へのリード誘導ラベル割り当てと呼ばれる新しいラベル割り当て方法を導入します。

3. 拡張および複合スケーリング: YOLOv7は、パラメータと計算を効果的に利用できるリアルタイムオブジェクト検出器のために、「拡張」および「複合スケーリング」メソッドを提案しています。

4. 効率: YOLOv7 で提案された手法は、最先端のリアルタイムオブジェクト検出器のパラメータを約 40% 削減し、計算量を 50% 削減し、より高速な推論速度とより高い検出精度を実現します。

使用例

執筆時点では、UltralyticsはYOLOv7のONNXおよびTensorRT推論のみをサポートしています。

ONNXエクスポート

UltralyticsでYOLOv7 ONNXモデルを使用するには:

1. （オプション）必要な依存関係を自動的にインストールするために、Ultralyticsをインストールし、ONNXモデルをエクスポートします。

   pip install ultralytics
   yolo export model=yolo11n.pt format=onnx
   

2. YOLOv7リポジトリのエクスポーターを使用して、目的のYOLOv7モデルをエクスポートします。

   git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7
   cd yolov7
   python export.py --weights yolov7-tiny.pt --grid --end2end --simplify --topk-all 100 --iou-thres 0.65 --conf-thres 0.35 --img-size 640 640 --max-wh 640
   

3. 次のスクリプトを使用して、Ultralyticsと互換性があるようにONNXモデルグラフを変更します。

   import numpy as np
   import onnx
   from onnx import helper, numpy_helper
   
   # Load the ONNX model
   model_path = "yolov7/yolov7-tiny.onnx"  # Replace with your model path
   model = onnx.load(model_path)
   graph = model.graph
   
   # Fix input shape to batch size 1
   input_shape = graph.input[0].type.tensor_type.shape
   input_shape.dim[0].dim_value = 1
   
   # Define the output of the original model
   original_output_name = graph.output[0].name
   
   # Create slicing nodes
   sliced_output_name = f"{original_output_name}_sliced"
   
   # Define initializers for slicing (remove the first value)
   start = numpy_helper.from_array(np.array([1], dtype=np.int64), name="slice_start")
   end = numpy_helper.from_array(np.array([7], dtype=np.int64), name="slice_end")
   axes = numpy_helper.from_array(np.array([1], dtype=np.int64), name="slice_axes")
   steps = numpy_helper.from_array(np.array([1], dtype=np.int64), name="slice_steps")
   
   graph.initializer.extend([start, end, axes, steps])
   
   slice_node = helper.make_node(
       "Slice",
       inputs=[original_output_name, "slice_start", "slice_end", "slice_axes", "slice_steps"],
       outputs=[sliced_output_name],
       name="SliceNode",
   )
   graph.node.append(slice_node)
   
   # Define segment slicing
   seg1_start = numpy_helper.from_array(np.array([0], dtype=np.int64), name="seg1_start")
   seg1_end = numpy_helper.from_array(np.array([4], dtype=np.int64), name="seg1_end")
   seg2_start = numpy_helper.from_array(np.array([4], dtype=np.int64), name="seg2_start")
   seg2_end = numpy_helper.from_array(np.array([5], dtype=np.int64), name="seg2_end")
   seg3_start = numpy_helper.from_array(np.array([5], dtype=np.int64), name="seg3_start")
   seg3_end = numpy_helper.from_array(np.array([6], dtype=np.int64), name="seg3_end")
   
   graph.initializer.extend([seg1_start, seg1_end, seg2_start, seg2_end, seg3_start, seg3_end])
   
   # Create intermediate tensors for segments
   segment_1_name = f"{sliced_output_name}_segment1"
   segment_2_name = f"{sliced_output_name}_segment2"
   segment_3_name = f"{sliced_output_name}_segment3"
   
   # Add segment slicing nodes
   graph.node.extend(
       [
           helper.make_node(
               "Slice",
               inputs=[sliced_output_name, "seg1_start", "seg1_end", "slice_axes", "slice_steps"],
               outputs=[segment_1_name],
               name="SliceSegment1",
           ),
           helper.make_node(
               "Slice",
               inputs=[sliced_output_name, "seg2_start", "seg2_end", "slice_axes", "slice_steps"],
               outputs=[segment_2_name],
               name="SliceSegment2",
           ),
           helper.make_node(
               "Slice",
               inputs=[sliced_output_name, "seg3_start", "seg3_end", "slice_axes", "slice_steps"],
               outputs=[segment_3_name],
               name="SliceSegment3",
           ),
       ]
   )
   
   # Concatenate the segments
   concat_output_name = f"{sliced_output_name}_concat"
   concat_node = helper.make_node(
       "Concat",
       inputs=[segment_1_name, segment_3_name, segment_2_name],
       outputs=[concat_output_name],
       axis=1,
       name="ConcatSwapped",
   )
   graph.node.append(concat_node)
   
   # Reshape to [1, -1, 6]
   reshape_shape = numpy_helper.from_array(np.array([1, -1, 6], dtype=np.int64), name="reshape_shape")
   graph.initializer.append(reshape_shape)
   
   final_output_name = f"{concat_output_name}_batched"
   reshape_node = helper.make_node(
       "Reshape",
       inputs=[concat_output_name, "reshape_shape"],
       outputs=[final_output_name],
       name="AddBatchDimension",
   )
   graph.node.append(reshape_node)
   
   # Get the shape of the reshaped tensor
   shape_node_name = f"{final_output_name}_shape"
   shape_node = helper.make_node(
       "Shape",
       inputs=[final_output_name],
       outputs=[shape_node_name],
       name="GetShapeDim",
   )
   graph.node.append(shape_node)
   
   # Extract the second dimension
   dim_1_index = numpy_helper.from_array(np.array([1], dtype=np.int64), name="dim_1_index")
   graph.initializer.append(dim_1_index)
   
   second_dim_name = f"{final_output_name}_dim1"
   gather_node = helper.make_node(
       "Gather",
       inputs=[shape_node_name, "dim_1_index"],
       outputs=[second_dim_name],
       name="GatherSecondDim",
   )
   graph.node.append(gather_node)
   
   # Subtract from 100 to determine how many values to pad
   target_size = numpy_helper.from_array(np.array([100], dtype=np.int64), name="target_size")
   graph.initializer.append(target_size)
   
   pad_size_name = f"{second_dim_name}_padsize"
   sub_node = helper.make_node(
       "Sub",
       inputs=["target_size", second_dim_name],
       outputs=[pad_size_name],
       name="CalculatePadSize",
   )
   graph.node.append(sub_node)
   
   # Build the [2, 3] pad array:
   # 1st row -> [0, 0, 0] (no padding at the start of any dim)
   # 2nd row -> [0, pad_size, 0] (pad only at the end of the second dim)
   pad_starts = numpy_helper.from_array(np.array([0, 0, 0], dtype=np.int64), name="pad_starts")
   graph.initializer.append(pad_starts)
   
   zero_scalar = numpy_helper.from_array(np.array([0], dtype=np.int64), name="zero_scalar")
   graph.initializer.append(zero_scalar)
   
   pad_ends_name = "pad_ends"
   concat_pad_ends_node = helper.make_node(
       "Concat",
       inputs=["zero_scalar", pad_size_name, "zero_scalar"],
       outputs=[pad_ends_name],
       axis=0,
       name="ConcatPadEnds",
   )
   graph.node.append(concat_pad_ends_node)
   
   pad_values_name = "pad_values"
   concat_pad_node = helper.make_node(
       "Concat",
       inputs=["pad_starts", pad_ends_name],
       outputs=[pad_values_name],
       axis=0,
       name="ConcatPadStartsEnds",
   )
   graph.node.append(concat_pad_node)
   
   # Create Pad operator to pad with zeros
   pad_output_name = f"{final_output_name}_padded"
   pad_constant_value = numpy_helper.from_array(
       np.array([0.0], dtype=np.float32),
       name="pad_constant_value",
   )
   graph.initializer.append(pad_constant_value)
   
   pad_node = helper.make_node(
       "Pad",
       inputs=[final_output_name, pad_values_name, "pad_constant_value"],
       outputs=[pad_output_name],
       mode="constant",
       name="PadToFixedSize",
   )
   graph.node.append(pad_node)
   
   # Update the graph's final output to [1, 100, 6]
   new_output_type = onnx.helper.make_tensor_type_proto(
       elem_type=graph.output[0].type.tensor_type.elem_type, shape=[1, 100, 6]
   )
   new_output = onnx.helper.make_value_info(name=pad_output_name, type_proto=new_output_type)
   
   # Replace the old output with the new one
   graph.output.pop()
   graph.output.extend([new_output])
   
   # Save the modified model
   onnx.save(model, "yolov7-ultralytics.onnx")
   

4. 次に、変更されたONNXモデルをロードし、Ultralyticsで通常どおりに推論を実行できます。

   from ultralytics import ASSETS, YOLO
   
   model = YOLO("yolov7-ultralytics.onnx", task="detect")
   
   results = model(ASSETS / "bus.jpg")
   

TensorRTエクスポート

1. ONNXエクスポートセクションのステップ1〜2に従ってください。

2. 以下のインストール TensorRT python パッケージ：

   pip install tensorrt
   

3. 変更されたONNXモデルをTensorRTエンジンに変換するには、次のスクリプトを実行します。

   from ultralytics.utils.export import export_engine
   
   export_engine("yolov7-ultralytics.onnx", half=True)
   

4. Ultralyticsでモデルをロードして実行:

   from ultralytics import ASSETS, YOLO
   
   model = YOLO("yolov7-ultralytics.engine", task="detect")
   
   results = model(ASSETS / "bus.jpg")
   

引用と謝辞

リアルタイム物体検出の分野における多大な貢献に対し、YOLOv7 の著者の方々に感謝いたします。

@article{wang2022yolov7,
  title={YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors},
  author={Wang, Chien-Yao and Bochkovskiy, Alexey and Liao, Hong-Yuan Mark},
  journal={arXiv preprint arXiv:2207.02696},
  year={2022}
}

オリジナルのYOLOv7論文はarXivにあります。著者は彼らの研究を公に利用できるようにし、コードベースはGitHubでアクセスできます。私たちは、この分野を進歩させ、彼らの研究をより広いコミュニティが利用できるようにするための彼らの努力に感謝します。

よくある質問

YOLOv7とは何ですか？また、リアルタイム物体検出において画期的な技術とみなされる理由は何ですか？

YOLOv7は、比類のない速度と精度を実現する最先端のリアルタイムオブジェクト検出モデルです。パラメータの使用量と推論速度の両方において、YOLOX、YOLOv5、PPYOLOEなどの他のモデルを凌駕しています。YOLOv7の際立った特徴は、モデルの再パラメータ化と動的なラベル割り当てであり、推論コストを増加させることなくパフォーマンスを最適化します。そのアーキテクチャと、他の最先端のオブジェクト検出器との比較指標に関する技術的な詳細については、YOLOv7の論文を参照してください。

YOLOv7は、YOLOv4やYOLOv5などの以前のYOLOモデルからどのように改善されていますか？

YOLOv7では、モデルの再パラメータ化や動的なラベル割り当てなど、いくつかの革新的な技術が導入されており、トレーニングプロセスが強化され、推論精度が向上しています。YOLOv5と比較して、YOLOv7は速度と精度が大幅に向上しています。例えば、YOLOv7-XはYOLOv5-Xと比較して、精度が2.2%向上し、パラメータ数が22%削減されています。詳細な比較については、SOTAオブジェクト検出器とのYOLOv7の比較に関するパフォーマンステーブルをご覧ください。

YOLOv7をUltralyticsのツールおよびプラットフォームで使用できますか？

現時点では、UltralyticsはYOLOv7のONNXおよびTensorRT推論のみをサポートしています。UltralyticsでYOLOv7のONNXおよびTensorRTエクスポートバージョンを実行するには、使用例のセクションを確認してください。

カスタムYOLOv7モデルを自分のデータセットでトレーニングするにはどうすればよいですか？

カスタム YOLOv7 モデルをインストールしてトレーニングするには、次の手順に従います。

1. YOLOv7リポジトリをクローンします:

   git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7
   

2. クローンされたディレクトリに移動し、依存関係をインストールします:

   cd yolov7
   pip install -r requirements.txt
   

3. リポジトリに記載されている使用方法に従って、データセットを準備し、モデルのパラメータを設定してください。 詳細については、YOLOv7 GitHubリポジトリで最新の情報とアップデートをご確認ください。

4. トレーニング後、モデルをONNXまたはTensorRTにエクスポートして、使用例に示すようにUltralyticsで使用できます。

YOLOv7で導入された主な機能と最適化は何ですか？

YOLOv7は、リアルタイムオブジェクト検出に革命をもたらす、いくつかの主要な機能を提供します。

• モデルの再パラメータ化：勾配伝播パスを最適化することにより、モデルのパフォーマンスを向上させます。
• 動的ラベル割り当て: 粗から細へのリード誘導法を使用して、異なるブランチの出力に動的なターゲットを割り当て、精度を向上させます。
• 拡張および複合スケーリング: さまざまなリアルタイムアプリケーションに合わせてモデルを効率的にスケーリングするために、パラメータと計算を効率的に利用します。
• 効率: 他の最先端モデルと比較して、パラメータ数を40％削減し、計算量を50％削減しながら、より高速な推論速度を実現します。

これらの機能に関する詳細については、YOLOv7の概要セクションを参照してください。

📅 1年前に作成 ✏️ 2か月前に更新

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