테스트 시간 확대(TTA)
📚 This guide explains how to use Test Time Augmentation (TTA) during testing and inference for improved mAP and Recall with YOLOv5 🚀.
시작하기 전에
리포지토리를 복제하고 요구사항.txt를 설치합니다. Python>=3.8.0 환경을 포함하여 PyTorch>=1.8. 모델 및 데이터 세트는 최신 YOLOv5 릴리스에서 자동으로 다운로드됩니다.
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install
정상적으로 테스트
TTA를 시도하기 전에 비교할 기준 성능을 설정하고 싶습니다. 이 명령은 이미지 크기 640픽셀의 COCO val2017에서 YOLOv5x를 테스트합니다. yolov5x.pt
은 가장 크고 정확한 모델입니다. 다른 옵션은 다음과 같습니다. yolov5s.pt
, yolov5m.pt
그리고 yolov5l.pt
또는 사용자 지정 데이터 세트 학습에서 얻은 자체 체크포인트 ./weights/best.pt
. 사용 가능한 모든 모델에 대한 자세한 내용은 README를 참조하세요. 테이블.
출력:
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_hybrid=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
TTA로 테스트
추가 --augment
를 기존 val.py
명령을 실행하여 TTA를 활성화하고 이미지 크기를 약 30% 늘리면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. TTA를 활성화한 추론은 일반적으로 이미지를 좌우로 뒤집어 3개의 다른 해상도에서 처리하고 출력을 NMS 전에 병합하기 때문에 일반 추론의 약 2~3배의 시간이 소요됩니다. 속도 감소의 일부는 단순히 이미지 크기가 더 크기 때문이고(832 대 640), 일부는 실제 TTA 작업 때문이기도 합니다.
출력:
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_hybrid=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
TTA를 통한 추론
detect.py
TTA 추론은 다음과 동일하게 작동합니다. val.py
TTA: 간단히 추가 --augment
를 기존 detect.py
명령을 사용합니다:
출력:
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 허브 TTA
TTA는 모든 YOLOv5 PyTorch 허브 모델에 액세스할 수 있습니다. augment=True
를 추론할 수 있습니다.
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.
사용자 지정
에 적용된 TTA 작업을 사용자 지정할 수 있습니다. YOLOv5 forward_augment()
메서드 여기.
지원 환경
Ultralytics 는 바로 사용할 수 있는 다양한 환경을 제공하며, 각 환경에는 다음과 같은 필수 종속성이 사전 설치되어 있습니다. CUDA, CUDNN, Python, 및 PyTorch와 같은 필수 종속 요소를 설치하여 프로젝트를 시작할 수 있습니다.
- 무료 GPU 노트북:
- Google Cloud: GCP 빠른 시작 가이드
- Amazon: AWS 빠른 시작 가이드
- Azure: AzureML 빠른 시작 가이드
- Docker: Docker 빠른 시작 가이드
프로젝트 상태
이 배지는 모든 YOLOv5 GitHub Actions 지속적 통합(CI) 테스트가 성공적으로 통과되었음을 나타냅니다. 이러한 CI 테스트는 교육, 검증, 추론, 내보내기 및 벤치마크 등 다양한 주요 측면에서 YOLOv5 의 기능과 성능을 엄격하게 확인합니다. 24시간마다 그리고 새로운 커밋이 있을 때마다 테스트를 수행하여 macOS, Windows 및 Ubuntu에서 일관되고 안정적인 작동을 보장합니다.