YOLOv5 AzureML의 🚀

이 가이드는 AzureML 컴퓨팅 인스턴스에서 YOLOv5 을 사용하는 빠른 시작 방법을 제공합니다.

이 가이드는 빠른 체험을 위한 빠른 시작입니다. AzureML의 모든 기능을 사용하려면 다음 설명서를 참조하세요:

• 데이터 자산 만들기
• AzureML 작업 만들기
• 모델 등록

전제 조건

AzureML 작업 공간이 필요합니다.

컴퓨팅 인스턴스 만들기

AzureML 작업 영역에서 컴퓨팅 > 인스턴스 컴퓨팅 > 새로 만들기를 선택하고 필요한 리소스가 있는 인스턴스를 선택합니다.

터미널 열기

이제 노트북 보기에서 터미널을 열고 컴퓨팅을 선택합니다.

설정 및 실행 YOLOv5

이제 가상 환경을 만들 수 있습니다:

conda create --name yolov5env -y
conda activate yolov5env
conda install pip -y

YOLOv5 리포지토리를 하위 모듈과 함께 복제합니다:

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
git submodule update --init --recursive # Note that you might have a message asking you to add your folder as a safe.directory just copy the recommended command

필요한 종속성을 설치합니다:

pip install -r yolov5/requirements.txt
pip install onnx>=1.10.0

YOLOv5 모델을 학습시킵니다:

python train.py

정밀도, 리콜 및 mAP에 대한 모델 검증

python val.py --weights yolov5s.pt

이미지와 동영상에서 추론을 실행합니다:

python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

다른 형식으로 모델을 내보냅니다:

python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

노트북 사용 시 참고 사항

노트북에서 이러한 명령을 실행하려면 새 커널을 만들고 노트북 상단에서 새 커널을 선택해야 한다는 점에 유의하세요.

Python 셀을 만들면 자동으로 사용자 지정 환경이 사용되지만 bash 셀을 추가하는 경우 source activate <your-env> 를 사용하여 사용자 지정 환경을 사용하도록 합니다.

예를 들어

%%bash
source activate newenv
python val.py --weights yolov5s.pt

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