テスト時拡張（TTA）#

📚 このガイドでは、YOLOv5でテストおよび推論中にテスト時拡張（TTA）を使用して、mAPと再現率を向上させる方法を説明します🚀。

開始する前に#

リポジトリをクローンし、Python>=3.8.0環境にrequirements.txtをインストールします。これにはPyTorch>=1.8も含まれます。モデルとデータセットは、最新のYOLOv5 リリースから自動的にダウンロードされます。

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

通常のテスト#

TTAを試す前に、比較対象となるベースライン性能を確立します。このコマンドは、画像サイズ640ピクセルでCOCO val2017に対してYOLOv5xをテストします。yolov5x.ptは、利用可能なモデルの中で最大かつ最も高精度なモデルです。その他の選択肢として、yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt、またはカスタムデータセットのトレーニングで作成した独自のチェックポイント./weights/best.ptを使用できます。利用可能なすべてのモデルの詳細については、YOLOv5ドキュメントをご覧ください。

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

出力:

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

TTAを使用したテスト#

既存のval.pyコマンドに--augmentを追加するとTTAが有効になり、結果を改善するために画像サイズを約30%大きくします。TTAを有効にした推論では、画像を左右反転し、3種類の解像度で処理してから出力をNMSの前に統合するため、通常の推論の約2～3倍の時間がかかる点に注意してください。速度低下の一部は単純に画像サイズが大きくなること（832対640）によるもので、残りは実際のTTA処理によるものです。そのため、--imgを増やす前に、GPUに十分なメモリの余裕があることを確認してください。

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

出力:

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

TTAを使用した推論#

detect.pyのTTA推論は、val.pyのTTAと同じように動作します。既存のdetect.pyコマンドに--augmentを追加するだけです。

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

出力:

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)

PyTorch HubでのTTA#

TTAはすべてのYOLOv5 PyTorch Hubモデルに自動的に統合されており、推論時にaugment=Trueを渡すことで使用できます。

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.

カスタマイズ#

YOLOv5のforward_augment()メソッドで適用されるTTA処理をカスタマイズできます。

テスト時拡張のメリット#

テスト時拡張には、物体検出タスクにおいて、次のような主なメリットがあります。

精度の向上: 上記の結果で示されているように、TTAによりmAPは0.504から0.516に、mARは0.681から0.696に向上します。
小物体検出の改善: TTAは特に小物体の検出を強化し、小領域のAPは0.351から0.361に向上します。
堅牢性の向上: 各画像を複数のバリエーションでテストすることで、TTAは視角、照明、その他の環境要因による影響を軽減します。
簡単な実装: 既存のコマンドに--augmentフラグを追加するだけです。

その代わりに推論時間が長くなるため、TTAは速度よりも精度が優先されるアプリケーションに適しています。

サポート対象の環境#

Ultralyticsは、プロジェクトをすぐに開始できるよう、CUDA、CUDNN、Python、PyTorchなどの主要な依存関係があらかじめインストールされた、すぐに使用できるさまざまな環境を提供しています。

プロジェクトのステータス#

このバッジは、すべてのYOLOv5 GitHub Actions継続的インテグレーション（CI）テストに正常に合格していることを示します。これらのCIテストでは、トレーニング、検証、推論、エクスポート、ベンチマークなど、さまざまな主要領域におけるYOLOv5の機能とパフォーマンスを厳密に確認します。24時間ごとおよび新しいコミットごとにテストを実施し、macOS、Windows、Ubuntuで一貫した信頼性の高い動作を保証します。

貢献者

RAraimbekovm³ GLglenn-jocher² PDpderrenger¹

作成 2 か月前更新先週