Model samenstellen
📚 Deze handleiding legt uit hoe je YOLOv5 🚀 model ensembling gebruikt tijdens het testen en inferentie voor verbeterde mAP en Recall.
Van https://en.wikipedia.org/wiki/Ensemble_learning:
Ensemble modellering is een proces waarbij meerdere uiteenlopende modellen worden gemaakt om een uitkomst te voorspellen, ofwel door veel verschillende modelleeralgoritmen te gebruiken of door verschillende sets met trainingsgegevens te gebruiken. Het ensemblemodel voegt dan de voorspelling van elk basismodel samen en resulteert in één uiteindelijke voorspelling voor de ongeziene gegevens. De motivatie voor het gebruik van ensemblemodellen is het verkleinen van de generalisatiefout van de voorspelling. Zolang de basismodellen divers en onafhankelijk zijn, neemt de voorspelfout van het model af wanneer de ensemblebenadering wordt gebruikt. De benadering zoekt naar de wijsheid van menigtes bij het doen van een voorspelling. Ook al heeft het ensemblemodel meerdere basismodellen binnen het model, het gedraagt en presteert als een enkel model.
Voordat je begint
Kloon repo en installeer requirements.txt in een Python>=3.8.0 omgeving, inclusief PyTorch>=1.8. Modellen en datasets worden automatisch gedownload van de nieuwste YOLOv5 release.
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install
Test normaal
Voordat we gaan ensemblen, willen we de basisprestaties van een enkel model vaststellen. Deze opdracht test YOLOv5x op COCO val2017 met een afbeeldingsgrootte van 640 pixels. yolov5x.pt is het grootste en meest nauwkeurige model dat beschikbaar is. Andere opties zijn yolov5s.pt, yolov5m.pt en yolov5l.ptof je eigen controlepunt van het trainen van een aangepaste dataset ./weights/best.pt. Zie onze README voor meer informatie over alle beschikbare modellen. tabel.
Uitgang:
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
Ensemble test
Meerdere voorgetrainde modellen kunnen samengevoegd worden bij test en inferentie door simpelweg extra modellen toe te voegen aan de --weights argument in elk bestaand val.py of detect.py commando. Dit voorbeeld test een ensemble van 2 modellen samen:
- YOLOv5x
- YOLOv5l6
Uitgang:
val: data=./data/coco.yaml, weights=['yolov5x.pt', 'yolov5l6.pt'], batch_size=32, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6, 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 # Model 1
Fusing layers...
Model Summary: 501 layers, 77218620 parameters, 0 gradients # Model 2
Ensemble created with ['yolov5x.pt', 'yolov5l6.pt'] # Ensemble notice
val: Scanning '../datasets/coco/val2017.cache' images and labels... 4952 found, 48 missing, 0 empty, 0 corrupted: 100% 5000/5000 [00:00<00:00, 49695545.02it/s]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 157/157 [03:58<00:00, 1.52s/it]
all 5000 36335 0.747 0.637 0.692 0.502
Speed: 0.1ms pre-process, 39.5ms inference, 2.0ms NMS per image at shape (32, 3, 640, 640) # <--- ensemble speed
Evaluating pycocotools mAP... saving runs/val/exp3/yolov5x_predictions.json...
...
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.515 # <--- ensemble mAP
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.699
Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.557
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.356
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.563
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.668
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.387
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.638
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.689 # <--- ensemble mAR
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.526
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.743
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.844
Ensemble-inferentie
Voeg extra modellen toe aan de --weights argument om ensemble-inferentie uit te voeren:
Uitgang:
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
Fusing layers...
Model Summary: 501 layers, 77218620 parameters, 0 gradients
Ensemble created with ['yolov5x.pt', 'yolov5l6.pt']
image 1/2 /content/yolov5/data/images/bus.jpg: 640x512 4 persons, 1 bus, 1 tie, Done. (0.063s)
image 2/2 /content/yolov5/data/images/zidane.jpg: 384x640 3 persons, 2 ties, Done. (0.056s)
Results saved to runs/detect/exp2
Done. (0.223s)
Ondersteunde omgevingen
Ultralytics biedt een reeks kant-en-klare omgevingen, elk vooraf geïnstalleerd met essentiële afhankelijkheden zoals CUDA, CUDNN, Python, en PyTorchom je projecten een kickstart te geven.
- Gratis GPU notitieboeken:
- Google Cloud: GCP snelstartgids
- Amazon: AWS Snelstartgids
- Azure: AzureML snelstartgids
- Docker: Docker snelstartgids
Projectstatus
Deze badge geeft aan dat alle YOLOv5 GitHub Actions Continuous Integration (CI) tests met succes zijn doorstaan. Deze CI-tests controleren rigoureus de functionaliteit en prestaties van YOLOv5 op verschillende belangrijke aspecten: training, validatie, inferentie, export en benchmarks. Ze zorgen voor een consistente en betrouwbare werking op macOS, Windows en Ubuntu, met tests die elke 24 uur en bij elke nieuwe commit worden uitgevoerd.