Nâng cao YOLO11 Đào tạo: Đơn giản hóa quy trình ghi nhật ký của bạn với Comet
Ghi nhật ký các chi tiết huấn luyện quan trọng như tham số, số liệu, dự đoán hình ảnh và điểm kiểm tra mô hình là điều cần thiết trong học máy—nó giúp dự án của bạn minh bạch, tiến độ của bạn có thể đo lường được và kết quả của bạn có thể lặp lại được.
Xem: Cách sử dụng Comet vì Ultralytics YOLO Nhật ký và số liệu huấn luyện mô hình 🚀
Ultralytics YOLO11 tích hợp liền mạch với Comet (trước đây) Comet ML), nắm bắt và tối ưu hóa hiệu quả mọi khía cạnh của bạn. YOLO11 Quá trình huấn luyện mô hình phát hiện đối tượng . Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu về quá trình cài đặt, Comet thiết lập, thông tin chi tiết theo thời gian thực, ghi nhật ký tùy chỉnh và sử dụng ngoại tuyến, đảm bảo rằng bạn YOLO11 Quá trình đào tạo được ghi chép đầy đủ và tinh chỉnh để đạt được kết quả xuất sắc.
Comet
Comet là một nền tảng để theo dõi, so sánh, giải thích và tối ưu hóa các mô hình và thử nghiệm học máy. Nó cho phép bạn ghi lại các chỉ số, tham số, phương tiện truyền thông và nhiều hơn nữa trong quá trình huấn luyện mô hình và giám sát các thử nghiệm của bạn thông qua giao diện web trực quan đẹp mắt. Comet Giúp các nhà khoa học dữ liệu lặp lại quy trình nhanh hơn, tăng cường tính minh bạch và khả năng tái tạo, đồng thời hỗ trợ phát triển các mô hình sản xuất.
Khai thác sức mạnh của YOLO11 Và Comet
Bằng cách kết hợp Ultralytics YOLO11 với Comet Nhờ đó, bạn sẽ mở khóa hàng loạt lợi ích. Chúng bao gồm quản lý thí nghiệm đơn giản hóa, thông tin chi tiết theo thời gian thực để điều chỉnh nhanh chóng, các tùy chọn ghi nhật ký linh hoạt và tùy chỉnh, và khả năng ghi nhật ký thí nghiệm ngoại tuyến khi truy cập internet bị hạn chế. Sự tích hợp này cho phép bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, phân tích các chỉ số hiệu suất và đạt được kết quả vượt trội.
Cài đặt
Để cài đặt các gói cần thiết, hãy chạy:
Cài đặt
# Install the required packages for YOLO11 and Comet
pip install ultralytics comet_ml torch torchvision
Cấu hình Comet
Sau khi cài đặt các gói cần thiết, bạn cần đăng ký, lấy Khóa Comet API và định cấu hình nó.
Cấu hình Comet
# Set your Comet API Key
export COMET_API_KEY=YOUR_API_KEY
Sau đó, bạn có thể khởi tạo Comet dự án. Comet sẽ tự động detect khóa API và tiến hành thiết lập.
Khởi tạo dự án Comet
import comet_ml
comet_ml.login(project_name="comet-example-yolo11-coco128")
Nếu bạn đang sử dụng sổ tay Google Colab, đoạn mã trên sẽ nhắc bạn nhập khóa API của mình để khởi tạo.
Cách sử dụng
Trước khi đi sâu vào hướng dẫn sử dụng, hãy nhớ xem qua phạm vi các mô hình YOLO11 do Ultralytics cung cấp. Điều này sẽ giúp bạn chọn mô hình phù hợp nhất cho các yêu cầu của dự án.
Cách sử dụng
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Train the model
results = model.train(
data="coco8.yaml",
project="comet-example-yolo11-coco128",
batch=32,
save_period=1,
save_json=True,
epochs=3,
)
Sau khi chạy mã huấn luyện, Comet sẽ tạo một thí nghiệm trong bạn Comet không gian làm việc track Quá trình chạy sẽ diễn ra tự động. Sau đó, bạn sẽ nhận được một liên kết để xem nhật ký chi tiết về quá trình huấn luyện mô hình YOLO11 của bạn.
Comet tự động ghi lại dữ liệu sau mà không cần cấu hình bổ sung: các số liệu như mAP và mất mát, siêu tham số, điểm kiểm tra mô hình, ma trận nhầm lẫn tương tác và dự đoán hộp giới hạn hình ảnh.
Hiểu rõ hiệu năng của mô hình của bạn với Comet Hình ảnh trực quan
Hãy cùng tìm hiểu những gì bạn sẽ thấy trên... Comet bảng điều khiển sau khi bạn YOLO11 Mô hình bắt đầu quá trình huấn luyện. Bảng điều khiển là nơi diễn ra mọi hoạt động, hiển thị một loạt thông tin được ghi lại tự động thông qua hình ảnh và số liệu thống kê. Dưới đây là một chuyến tham quan nhanh:
Các Bảng Thử Nghiệm
Phần bảng thí nghiệm của Comet Bảng điều khiển sắp xếp và trình bày các lần chạy khác nhau cùng các chỉ số của chúng, chẳng hạn như: segment Mất mát mặt nạ, mất mát lớp, độ chính xác và độ chính xác trung bình .
Các độ đo
Trong phần số liệu, bạn cũng có tùy chọn kiểm tra số liệu ở định dạng bảng, được hiển thị trong một ngăn chuyên dụng như được minh họa ở đây.
Ma trận nhầm lẫn tương tác
Ma trận nhầm lẫn, có trong tab Ma trận Nhầm lẫn, cung cấp một cách tương tác để đánh giá độ chính xác phân loại của mô hình. Nó trình bày chi tiết các dự đoán đúng và sai, cho phép bạn hiểu rõ điểm mạnh và điểm yếu của mô hình.
Số liệu hệ thống
Comet Hệ thống ghi nhật ký các chỉ số để giúp xác định bất kỳ điểm nghẽn nào trong quá trình đào tạo. Nó bao gồm các chỉ số như... GPU mức độ sử dụng, GPU mức sử dụng bộ nhớ, CPU Mức độ sử dụng tài nguyên và dung lượng RAM. Đây là những yếu tố thiết yếu để theo dõi hiệu quả sử dụng tài nguyên trong quá trình huấn luyện mô hình.
Tùy chỉnh Comet Đăng nhập
Comet Nó cung cấp tính linh hoạt để tùy chỉnh hành vi ghi nhật ký bằng cách thiết lập các biến môi trường. Các cấu hình này cho phép bạn điều chỉnh theo ý muốn. Comet Theo nhu cầu và sở thích cụ thể của bạn. Dưới đây là một số tùy chọn tùy chỉnh hữu ích:
Ghi nhật ký dự đoán hình ảnh
Bạn có thể kiểm soát số lượng dự đoán hình ảnh. Comet nhật ký trong quá trình thí nghiệm của bạn. Theo mặc định, Comet Đoạn mã này ghi lại 100 dự đoán hình ảnh từ tập dữ liệu xác thực. Tuy nhiên, bạn có thể thay đổi con số này để phù hợp hơn với yêu cầu của mình. Ví dụ, để ghi lại 200 dự đoán hình ảnh, hãy sử dụng đoạn mã sau:
import os
os.environ["COMET_MAX_IMAGE_PREDICTIONS"] = "200"
Khoảng thời gian ghi nhật ký theo lô
Comet Cho phép bạn chỉ định tần suất ghi nhật ký các lô dự đoán hình ảnh. COMET_EVAL_BATCH_LOGGING_INTERVAL biến môi trường kiểm soát tần suất này. Cài đặt mặc định là 1, ghi lại các dự đoán từ mọi lô xác thực. Bạn có thể điều chỉnh giá trị này để ghi lại các dự đoán ở một khoảng thời gian khác. Ví dụ: đặt thành 4 sẽ ghi lại các dự đoán từ mỗi lô thứ tư.
import os
os.environ["COMET_EVAL_BATCH_LOGGING_INTERVAL"] = "4"
Tắt Ghi nhật ký Ma trận nhầm lẫn
Trong một số trường hợp, bạn có thể không muốn ghi lại ma trận nhầm lẫn từ tập dữ liệu xác thực của mình sau mỗi lần epoch. Bạn có thể tắt tính năng này bằng cách đặt COMET_EVAL_LOG_CONFUSION_MATRIX biến môi trường thành "false". Ma trận nhầm lẫn sẽ chỉ được ghi lại một lần, sau khi quá trình huấn luyện hoàn tất.
import os
os.environ["COMET_EVAL_LOG_CONFUSION_MATRIX"] = "false"
Ghi Nhật Ký Ngoại Tuyến
Nếu bạn rơi vào tình huống bị hạn chế truy cập internet, Comet Cung cấp tùy chọn ghi nhật ký ngoại tuyến. Bạn có thể thiết lập COMET_MODE Đặt biến môi trường thành "offline" để kích hoạt tính năng này. Dữ liệu thí nghiệm của bạn sẽ được lưu cục bộ trong một thư mục mà bạn có thể tải lên sau này. Comet Khi có kết nối internet.
import os
os.environ["COMET_MODE"] = "offline"
Tóm tắt
Hướng dẫn này đã hướng dẫn bạn cách tích hợp Comet với Ultralytics ' YOLO11 Từ cài đặt đến tùy chỉnh, bạn đã học cách tối ưu hóa việc quản lý thí nghiệm, thu thập thông tin chi tiết theo thời gian thực và điều chỉnh việc ghi nhật ký cho phù hợp với nhu cầu của dự án.
Hãy tìm hiểu tài liệu hướng dẫn tích hợp YOLOv8 chính thức của Comet , tài liệu này cũng áp dụng cho YOLO11 các dự án.
Hơn nữa, nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về các ứng dụng thực tiễn của YOLO11 Đặc biệt dành cho các tác vụ phân đoạn hình ảnh , hướng dẫn chi tiết này về việc tinh chỉnh YOLO11 với Comet cung cấp những hiểu biết giá trị và hướng dẫn từng bước để nâng cao hiệu suất của mô hình.
Ngoài ra, để khám phá các tích hợp thú vị khác với Ultralytics, hãy xem trang hướng dẫn tích hợp, nơi cung cấp vô số tài nguyên và thông tin.
Câu hỏi thường gặp
Tôi tích hợp như thế nào? Comet với Ultralytics YOLO11 Để đào tạo?
Để tích hợp Comet với Ultralytics YOLO11 Hãy làm theo các bước sau:
Cài đặt các gói yêu cầu:
pip install ultralytics comet_ml torch torchvisionThiết lập Khóa API Comet của bạn:
export COMET_API_KEY=YOUR_API_KEYKhởi tạo dự án Comet của bạn trong mã Python:
import comet_ml comet_ml.login(project_name="comet-example-yolo11-coco128")Huấn luyện mô hình YOLO11 của bạn và ghi lại các số liệu:
from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolo11n.pt") results = model.train( data="coco8.yaml", project="comet-example-yolo11-coco128", batch=32, save_period=1, save_json=True, epochs=3, )
Để biết hướng dẫn chi tiết hơn, vui lòng tham khảo phần cấu hình Comet .
Những lợi ích của việc sử dụng là gì? Comet với YOLO11 ?
Bằng cách tích hợp Ultralytics YOLO11 với Comet Bạn có thể:
- Giám sát thông tin chi tiết theo thời gian thực: Nhận phản hồi tức thì về kết quả huấn luyện của bạn, cho phép điều chỉnh nhanh chóng.
- Ghi lại các số liệu mở rộng : Tự động ghi lại các số liệu cần thiết như mAP , mất mát, siêu tham số và điểm kiểm tra mô hình.
- Theo dõi các thử nghiệm ngoại tuyến: Ghi lại các lần chạy huấn luyện cục bộ khi không có quyền truy cập internet.
- So sánh các buổi tập luyện khác nhau : Sử dụng công cụ tương tác Comet Bảng điều khiển để phân tích và so sánh nhiều thí nghiệm.
Bằng cách tận dụng các tính năng này, bạn có thể tối ưu hóa quy trình làm việc học máy của mình để đạt hiệu suất và khả năng tái tạo tốt hơn. Để biết thêm thông tin, hãy truy cập hướng dẫn tích hợp Comet .
Tôi có thể tùy chỉnh hành vi ghi nhật ký của Comet trong lúc YOLO11 đào tạo?
Comet cho phép tùy chỉnh rộng rãi hành vi ghi nhật ký bằng cách sử dụng các biến môi trường:
Thay đổi số lượng dự đoán hình ảnh được ghi lại:
import os os.environ["COMET_MAX_IMAGE_PREDICTIONS"] = "200"Điều chỉnh khoảng thời gian ghi log theo batch:
import os os.environ["COMET_EVAL_BATCH_LOGGING_INTERVAL"] = "4"Tắt ghi nhật ký ma trận nhầm lẫn:
import os os.environ["COMET_EVAL_LOG_CONFUSION_MATRIX"] = "false"
Vui lòng tham khảo phần Tùy chỉnh ghi nhật ký Comet để biết thêm các tùy chọn tùy chỉnh khác.
Làm thế nào để tôi xem được các số liệu và hình ảnh trực quan chi tiết về...? YOLO11 đào tạo về Comet ?
Một khi bạn YOLO11 Khi mô hình bắt đầu huấn luyện, bạn có thể truy cập vào nhiều chỉ số và hình ảnh trực quan khác nhau trên đó. Comet Bảng điều khiển. Các tính năng chính bao gồm:
- Bảng điều khiển thí nghiệm : Xem các lần chạy khác nhau và số liệu của chúng, bao gồm segment mất mặt nạ, mất lớp và độ chính xác trung bình.
- Số liệu: Kiểm tra số liệu ở định dạng bảng để phân tích chi tiết.
- Ma trận nhầm lẫn tương tác: Đánh giá độ chính xác phân loại bằng ma trận nhầm lẫn tương tác.
- Số liệu hệ thống: Theo dõi mức sử dụng GPU và CPU, mức sử dụng bộ nhớ và các số liệu hệ thống khác.
Để có cái nhìn tổng quan chi tiết về các tính năng này, hãy truy cập phần " Hiểu hiệu suất mô hình của bạn với hình ảnh trực quan Comet " .
Tôi có thể sử dụng Comet để ghi nhật ký ngoại tuyến khi đào tạo YOLO11 mô hình?
Vâng, bạn có thể bật tính năng đăng nhập ngoại tuyến. Comet bằng cách thiết lập COMET_MODE biến môi trường thành "offline":
import os
os.environ["COMET_MODE"] = "offline"
Tính năng này cho phép bạn ghi lại dữ liệu thí nghiệm cục bộ, sau đó có thể tải lên. Comet Khi có kết nối internet. Điều này đặc biệt hữu ích khi làm việc trong môi trường có truy cập internet hạn chế. Để biết thêm chi tiết, hãy tham khảo phần Ghi nhật ký ngoại tuyến .
