Перейти к содержимому

Самоучитель по обрезке/размеру

📚 Это руководство объясняет, как применять обрезку в моделях YOLOv5 🚀.

Прежде чем начать

Клонируй репо и установи requirements.txt в Python>=3.8.0 в окружении, включая PyTorch>=1.8. Модели и наборы данных загружаются автоматически из последнегорелиза YOLOv5 .

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

Проверяй нормально

Перед обрезкой мы хотим установить базовую производительность для сравнения. Эта команда тестирует YOLOv5x на COCO val2017 при размере изображения 640 пикселей. yolov5x.pt это самая большая и точная модель из всех существующих. Другие варианты yolov5s.pt, yolov5m.pt и yolov5l.ptили собственную контрольную точку после тренировки пользовательского набора данных. ./weights/best.pt. Подробнее обо всех доступных моделях читай в нашем README Стол.

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

Выход:

val: data=/content/yolov5/data/coco.yaml, weights=['yolov5x.pt'], batch_size=32, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.65, task=val, device=, workers=8, 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, dnn=False
YOLOv5 🚀 v6.0-224-g4c40933 torch 1.10.0+cu111 CUDA:0 (Tesla V100-SXM2-16GB, 16160MiB)

Fusing layers...
Model Summary: 444 layers, 86705005 parameters, 0 gradients
val: Scanning '/content/datasets/coco/val2017.cache' images and labels... 4952 found, 48 missing, 0 empty, 0 corrupt: 100% 5000/5000 [00:00<?, ?it/s]
               Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 157/157 [01:12<00:00,  2.16it/s]
                 all       5000      36335      0.732      0.628      0.683      0.496
Speed: 0.1ms pre-process, 5.2ms inference, 1.7ms NMS per image at shape (32, 3, 640, 640)  # <--- base speed

Evaluating pycocotools mAP... saving runs/val/exp2/yolov5x_predictions.json...
...
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.507  # <--- base mAP
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.689
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.75      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.552
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.345
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.559
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.652
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=  1 ] = 0.381
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets= 10 ] = 0.630
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.682
 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 ] = 0.731
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.829
Results saved to runs/val/exp

Протестируй YOLOv5x на COCO (разреженность 0.30).

Мы повторили вышеописанный тест с обрезанной моделью, используя torch_utils.prune() Командировка. Мы обновляем val.py чтобы сократить YOLOv5x до 0,3 разреженности:

Скриншот 2022-02-02 в 22 54 18

30 % обрезанного выхода:

val: data=/content/yolov5/data/coco.yaml, weights=['yolov5x.pt'], batch_size=32, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.65, task=val, device=, workers=8, 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, dnn=False
YOLOv5 🚀 v6.0-224-g4c40933 torch 1.10.0+cu111 CUDA:0 (Tesla V100-SXM2-16GB, 16160MiB)

Fusing layers...
Model Summary: 444 layers, 86705005 parameters, 0 gradients
Pruning model...  0.3 global sparsity
val: Scanning '/content/datasets/coco/val2017.cache' images and labels... 4952 found, 48 missing, 0 empty, 0 corrupt: 100% 5000/5000 [00:00<?, ?it/s]
               Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 157/157 [01:11<00:00,  2.19it/s]
                 all       5000      36335      0.724      0.614      0.671      0.478
Speed: 0.1ms pre-process, 5.2ms inference, 1.7ms NMS per image at shape (32, 3, 640, 640)  # <--- prune mAP

Evaluating pycocotools mAP... saving runs/val/exp3/yolov5x_predictions.json...
...
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.489  # <--- prune mAP
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.677
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.75      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.537
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.334
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.542
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.635
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=  1 ] = 0.370
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets= 10 ] = 0.612
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.664
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.496
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.722
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.803
Results saved to runs/val/exp3

По результатам можно заметить, что мы добились неравномерность 30% в нашей модели после обрезки, что означает, что 30% весовых параметров модели в nn.Conv2d Слои равны 0. Время вывода практически не изменилосьв то время как модель Баллы AP и AR немного снижены.

Поддерживаемые среды

Ultralytics Он предоставляет ряд готовых к использованию окружений, в каждом из которых предустановлены такие необходимые зависимости, как CUDA, CUDNN, Python, и PyTorch, чтобы запустить твои проекты.

Статус проекта

YOLOv5 CI

Этот значок означает, что все тесты непрерывной интеграции (CI) YOLOv5 GitHub Actions успешно пройдены. Эти CI-тесты тщательно проверяют функциональность и производительность YOLOv5 по различным ключевым аспектам: обучение, валидация, вывод, экспорт и бенчмарки. Они обеспечивают стабильную и надежную работу на macOS, Windows и Ubuntu, причем тесты проводятся каждые 24 часа и при каждом новом коммите.



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (3)

Комментарии