Meet YOLO26: next-gen vision AI.

Link to this sectionTest-Time Augmentation (TTA)#

📚 Bu kılavuz, YOLOv5 ile mAP ve Recall değerlerini iyileştirmek için test ve çıkarım sırasında Test Time Augmentation (TTA) kullanımını açıklar 🚀.

Link to this sectionBaşlamadan Önce#

Depoyu kopyala ve requirements.txt dosyasını Python>=3.8.0 ortamında, PyTorch>=1.8 dahil olmak üzere yükle. 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

Link to this sectionNormal Test#

TTA'yı denemeden önce karşılaştırma yapabileceğimiz bir temel performans oluşturmak istiyoruz. Bu komut, YOLOv5x modelini COCO val2017 üzerinde 640 piksel görüntü boyutunda test eder. yolov5x.pt, mevcut olan en büyük ve en doğru sonuç veren modeldir. Diğer seçenekler yolov5s.pt, yolov5m.pt ve yolov5l.pt dosyalarıdır veya özel bir veri kümesi eğiterek elde ettiğin kendi kontrol noktan olan ./weights/best.pt dosyasını kullanabilirsin. Mevcut tüm modeller hakkında ayrıntılar için lütfen YOLOv5 dokümantasyonumuza göz at.

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

Çıktı:

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_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

Link to this sectionTTA ile Test#

Append --augment to any existing val.py command to enable TTA, and increase the image size by about 30% for improved results. Note that inference with TTA enabled will typically take about 2-3X the time of normal inference as the images are being left-right flipped and processed at 3 different resolutions, with the outputs merged before NMS. Part of the speed decrease is simply due to larger image sizes (832 vs 640), while part is due to the actual TTA operations, so ensure your GPU has enough memory headroom before increasing --img.

python val.py --weights yolov5x.pt --data coco.yaml --img 832 --augment --half

Çıktı:

val: data=./data/coco.yaml, weights=['yolov5x.pt'], batch_size=32, imgsz=832, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6, task=val, device=, single_cls=False, augment=True, verbose=False, save_txt=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...
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/nn/functional.py:718: UserWarning: Named tensors and all their associated APIs are an experimental feature and subject to change. Please do not use them for anything important until they are released as stable. (Triggered internally at  /pytorch/c10/core/TensorImpl.h:1156.)
  return torch.max_pool2d(input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode)
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, 2885.61it/s]
val: New cache created: ../datasets/coco/val2017.cache
               Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 157/157 [07:29<00:00,  2.86s/it]
                 all       5000      36335      0.718      0.656      0.695      0.503
Speed: 0.2ms pre-process, 80.6ms inference, 2.7ms NMS per image at shape (32, 3, 832, 832)  # <--- TTA speed

Evaluating pycocotools mAP... saving runs/val/exp-2/yolov5x_predictions.json...
...
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.516  # <--- TTA mAP
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.701
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.75      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.562
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.361
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.564
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.656
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=  1 ] = 0.388
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets= 10 ] = 0.640
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.696  # <--- TTA mAR
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.553
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.744
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.833

Link to this sectionTTA ile Çıkarım#

detect.py TTA inference operates identically to val.py TTA: simply append --augment to any existing detect.py command:

python detect.py --weights yolov5s.pt --img 832 --source data/images --augment

Çıktı:

YOLOv5 🚀 v5.0-267-g6a3ee7c torch 1.9.0+cu102 CUDA:0 (Tesla P100-PCIE-16GB, 16280.875MB)

Downloading https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt to yolov5s.pt...
100% 14.1M/14.1M [00:00<00:00, 81.9MB/s]

Fusing layers...
Model Summary: 224 layers, 7266973 parameters, 0 gradients
image 1/2 /content/yolov5/data/images/bus.jpg: 832x640 4 persons, 1 bus, 1 fire hydrant, Done. (0.029s)
image 2/2 /content/yolov5/data/images/zidane.jpg: 480x832 3 persons, 3 ties, Done. (0.024s)
Results saved to runs/detect/exp
Done. (0.156s)
YOLOv5 test time augmentations

Link to this sectionPyTorch Hub TTA#

TTA, tüm YOLOv5 PyTorch Hub modellerine otomatik olarak entegre edilmiştir ve çıkarım sırasında augment=True parametresi geçilerek erişilebilir.

import torch

# Model
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s")  # or yolov5m, yolov5x, custom

# Images
img = "https://ultralytics.com/images/zidane.jpg"  # or file, PIL, OpenCV, numpy, multiple

# Inference
results = model(img, augment=True)  # <--- TTA inference

# Results
results.print()  # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.

Link to this sectionÖzelleştirme#

YOLOv5 forward_augment() metodunda uygulanan TTA işlemlerini özelleştirebilirsin.

Link to this sectionTest-Time Augmentation'ın Faydaları#

Test-Time Augmentation, nesne algılama görevleri için birkaç temel avantaj sunar:

  • İyileştirilmiş Doğruluk: Yukarıdaki sonuçlarda gösterildiği gibi, TTA mAP değerini 0.504'ten 0.516'ya ve mAR değerini 0.681'den 0.696'ya yükseltir.
  • Daha İyi Küçük Nesne Algılama: TTA, özellikle küçük nesnelerin algılanmasını geliştirir; küçük alan AP değeri 0.351'den 0.361'e çıkar.
  • Artırılmış Dayanıklılık: Her görüntünün birden fazla varyasyonunu test ederek, TTA görüş açısı, ışıklandırma ve diğer çevresel faktörlerin etkisini azaltır.
  • Basit Uygulama: Yalnızca mevcut komutlara --augment bayrağının eklenmesini gerektirir.

Bunun karşılığı artan çıkarım süresidir, bu da TTA'yı hızdan ziyade doğruluğun öncelikli olduğu uygulamalar için daha uygun hale getirir.

Link to this sectionDesteklenen Ortamlar#

Ultralytics, projelerine hızlı bir başlangıç yapman için CUDA, CUDNN, Python ve PyTorch gibi temel bağımlılıkların önceden yüklü olduğu, kullanıma hazır çeşitli ortamlar sağlar.

Link to this sectionProje Durumu#

YOLOv5 CI

Bu rozet, tüm YOLOv5 GitHub Actions Sürekli Entegrasyon (CI) testlerinin başarıyla geçtiğini gösterir. Bu CI testleri, YOLOv5'in işlevselliğini ve performansını çeşitli temel yönlerden titizlikle kontrol eder: eğitim, doğrulama, çıkarım, dışa aktarma ve kıyaslamalar. macOS, Windows ve Ubuntu üzerinde tutarlı ve güvenilir çalışmayı garanti eder; testler her 24 saatte bir ve her yeni commit yapıldığında gerçekleştirilir.

Katkıda bulunanlar
GLglenn-jocher1

Yorumlar