Budama/Sparsity Eğitimi
📚 Bu kılavuz, YOLOv5 🚀 modellerine budamanın nasıl uygulanacağını açıklamaktadır.
Başlamadan Önce
Repoyu klonlayın ve requirements.txt dosyasını bir Python>=3.8.0 ortamı dahil olmak üzere PyTorch>=1.8. Modeller ve veri setleri en son YOLOv5 sürümünden otomatik olarak indirilir.
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install
Normal Test
Budamadan önce karşılaştırma yapabileceğimiz bir temel performans belirlemek istiyoruz. Bu komut YOLOv5x'i COCO val2017 üzerinde 640 piksel görüntü boyutunda test eder. yolov5x.pt mevcut en büyük ve en doğru modeldir. Diğer seçenekler yolov5s.pt, yolov5m.pt ve yolov5l.ptveya özel bir veri kümesinin eğitiminden elde ettiğiniz kendi kontrol noktanız ./weights/best.pt. Mevcut tüm modellerle ilgili ayrıntılar için lütfen README'ye bakın masa.
Çıktı:
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
YOLOv5x'i COCO üzerinde test edin (0,30 seyreklik)
Yukarıdaki testi budanmış bir modelle tekrarlamak için torch_utils.prune() Komut. Güncelliyoruz val.py YOLOv5x'i 0,3 seyrekliğe kadar budamak için:
30 budanmış çıktı:
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
Sonuçlarda, aşağıdaki sonuçlara ulaştığımızı gözlemleyebiliriz 30'un seyrekliği Bu da modelin ağırlık parametrelerinin %30'unun budama işleminden sonra nn.Conv2d katmanları 0'a eşittir. Çıkarım süresi esasen değişmezmodelin AP ve AR puanları biraz daha düşük.
Desteklenen Ortamlar
Ultralytics her biri CUDA, CUDNN gibi temel bağımlılıklarla önceden yüklenmiş bir dizi kullanıma hazır ortam sağlar, Pythonve PyTorchProjelerinizi başlatmak için.
- Ücretsiz GPU Notebookları:
- Google Cloud: GCP Hızlı Başlangıç Kılavuzu
- Amazon: AWS Hızlı Başlangıç Kılavuzu
- Azure: AzureML Hızlı Başlangıç Kılavuzu
- Docker: Docker Hızlı Başlangıç Kılavuzu
Proje Durumu
Bu rozet, tüm YOLOv5 GitHub Actions Sürekli Entegrasyon (CI) testlerinin başarıyla geçtiğini gösterir. Bu CI testleri, YOLOv5 'un işlevselliğini ve performansını çeşitli temel yönlerden titizlikle kontrol eder: eğitim, doğrulama, çıkarım, dışa aktarma ve kıyaslamalar. Her 24 saatte bir ve her yeni işlemde yapılan testlerle macOS, Windows ve Ubuntu üzerinde tutarlı ve güvenilir çalışma sağlarlar.