YOLOv5 🚀 на AzureML

Это руководство содержит краткое руководство по использованию YOLOv5 с вычислительного экземпляра AzureML.

Обратите внимание, что это руководство представляет собой быстрый старт для быстрого опробования. Если вы хотите раскрыть всю мощь AzureML, вы можете найти документацию по нему:

Пререквизиты

Вам нужно рабочее пространство AzureML.

Создайте вычислительный экземпляр

В рабочей области AzureML выберите Compute > Compute instances > New, выберите экземпляр с нужными вам ресурсами.

Откройте терминал

Теперь в представлении "Блокноты" откройте терминал и выберите свой компьютер.

Настройка и запуск YOLOv5

Теперь вы можете создать виртуальную среду:

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

Клонируйте репозиторий YOLOv5 с его подмодулями:

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

Установите необходимые зависимости:

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

Обучите модель YOLOv5 :

python train.py

Проверьте модель на точность, запоминание и mAP

python val.py --weights yolov5s.pt

Выполняйте выводы на изображениях и видео:

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

Экспорт моделей в другие форматы:

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

Заметки об использовании блокнота

Обратите внимание, что если вы хотите выполнять эти команды из блокнота, вам нужно создать новое ядро и выбрать его в верхней части блокнота.

При создании ячеек Python автоматически будет использоваться пользовательское окружение, но если вы добавите ячейки bash , вам нужно будет выполнить команду source activate <your-env> на каждой из этих ячеек, чтобы убедиться, что она использует ваше пользовательское окружение.

Например:

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

📅 Создано 1 год назад ✏️ Обновлено 2 месяца назад