YOLOv5'te Model Budama ve Seyreltme
📚 Bu kılavuz, performansı korurken daha verimli ağlar oluşturmak için YOLOv5 🚀 modellerine budama işleminin nasıl uygulanacağını açıklamaktadır.
Model Budama Nedir?
Model budama, daha az önemli parametreleri (ağırlıklar ve bağlantılar) kaldırarak sinir ağlarının boyutunu ve karmaşıklığını azaltmak için kullanılan bir tekniktir. Bu işlem, çeşitli faydaları olan daha verimli bir model oluşturur:
- Kaynak kısıtlı cihazlara daha kolay dağıtım için küçültülmüş model boyutu
- Doğruluk üzerinde minimum etki ile daha hızlı çıkarım hızları
- Daha düşük bellek kullanımı ve enerji tüketimi
- Gerçek zamanlı uygulamalar için genel verimlilikte iyileştirme
Budama, modelin performansına minimum düzeyde katkıda bulunan parametreleri belirleyip kaldırarak çalışır ve sonuç olarak benzer doğruluğa sahip daha hafif bir model elde edilir.
Başlamadan Önce
requirements.txt'i bir Python>=3.8.0 ortamında, PyTorch>=1.8 dahil olmak üzere klonlayın ve kurun. Modeller ve veri kümeleri, en son YOLOv5 sürümünden otomatik olarak indirilir.
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install
Temel Performansı Test Etme
Budamadan önce, karşılaştırma yapmak için bir temel performans belirleyin. Bu komut, 640 piksel görüntü boyutunda COCO val2017 üzerinde YOLOv5x'i test eder. yolov5x.pt mevcut en büyük ve en doğru modeldir. Diğer seçenekler şunlardır: yolov5s.pt, yolov5m.pt ve yolov5l.pt, veya özel bir veri kümesini eğiterek kendi kontrol noktanızı kullanabilirsiniz. ./weights/best.pt. Mevcut tüm modeller hakkında ayrıntılı bilgi için README'ye bakın tablo.
python val.py --weights yolov5x.pt --data coco.yaml --img 640 --half
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_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'e Budama Uygula (%30 Seyreklik)
Modeli budama için kullanabiliriz: torch_utils.prune() komutu. Kırpılmış bir modeli test etmek için şunu güncelliyoruz: val.py YOLOv5x modelini %0,3 yoğunluğa (ağırlıkların %30'u sıfıra ayarlanmış) 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_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 speed
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
Sonuç Analizi
Sonuçlardan şunu gözlemleyebiliriz:
- %30 seyreklik elde edildi: %30'u modelin ağırlık parametrelerinin
nn.Conv2dkatmanlar artık sıfır - Çıkarım süresi değişmeden kaldı: Kırpmaya rağmen, işlem hızı esasen aynıdır
- Minimum performans etkisi: mAP, 0,507'den 0,489'a hafifçe düştü (yalnızca %3,6 azalma)
- Model boyutu küçültme: Kırpılmış model, depolama için daha az bellek gerektirir
Bu, budamanın performansı yalnızca küçük bir etkiyle önemli ölçüde azaltabileceğini ve bunun da kaynak kısıtlı ortamlarda dağıtım için etkili bir optimizasyon tekniği olduğunu gösterir.
Budanmış Modellerde İnce Ayar
En iyi sonuçlar için, kırpılmış modeller doğruluğu geri kazanmak için kırpıldıktan sonra ince ayar yapılmalıdır. Bu şu şekilde yapılabilir:
- İstenen bir seyreklik düzeyiyle budama uygulama
- Kırpılmış modeli daha düşük bir öğrenme oranıyla birkaç epoch için eğitme
- İnce ayarlı budanmış modelin temel modele karşı değerlendirilmesi
Bu işlem, kalan parametrelerin kaldırılan bağlantıları telafi etmek için uyum sağlamasına yardımcı olur ve genellikle orijinal doğruluğun çoğunu veya tamamını geri kazandırır.
Desteklenen Ortamlar
Ultralytics, projelerinize hızlı bir başlangıç yapmanız için her biri CUDA, CUDNN, Python ve PyTorch gibi temel bağımlılıklarla önceden yüklenmiş bir dizi kullanıma hazır ortam sunar.
- Ücretsiz GPU Not Defterleri:
- 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'in işlevselliğini ve performansını çeşitli temel açılardan titizlikle kontrol eder: eğitim, doğrulama, çıkarım, dışa aktarma ve kıyaslamalar. macOS, Windows ve Ubuntu'da tutarlı ve güvenilir çalışmayı sağlarlar; testler her 24 saatte bir ve her yeni commit'te yapılır.
