YOLOv5 🚀 trên AzureML

Hướng dẫn này cung cấp một bắt đầu nhanh chóng để sử dụng YOLOv5 từ phiên bản điện toán AzureML.

Lưu ý rằng hướng dẫn này là một khởi đầu nhanh cho các thử nghiệm nhanh. Nếu bạn muốn mở khóa toàn bộ sức mạnh của AzureML, bạn có thể tìm thấy tài liệu để:

• Tạo tài sản dữ liệu
• Tạo tác vụ AzureML
• Đăng ký mô hình

Điều kiện tiên quyết

Bạn cần một không gian làm việc AzureML.

Tạo phiên bản điện toán

Từ không gian làm việc AzureML của bạn, chọn Phiên bản điện toán > > Mới, chọn phiên bản có tài nguyên bạn cần.

Mở một thiết bị đầu cuối

Bây giờ từ dạng xem Sổ ghi chép, hãy mở Terminal và chọn máy tính của bạn.

Thiết lập và chạy YOLOv5

Bây giờ bạn có thể, tạo một môi trường ảo:

conda create --name yolov5env -y
conda activate yolov5env
conda install pip -y

Clone YOLOv5 kho lưu trữ với các mô-đun con của nó:

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
git submodule update --init --recursive # Note that you might have a message asking you to add your folder as a safe.directory just copy the recommended command

Cài đặt các phụ thuộc cần thiết:

pip install -r yolov5/requirements.txt
pip install onnx>=1.10.0

Đào tạo YOLOv5 mẫu:

python train.py

Xác thực mô hình cho Độ chính xác, Thu hồi và mAP

python val.py --weights yolov5s.pt

Chạy suy luận trên hình ảnh và video:

python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

Xuất mô hình sang các định dạng khác:

python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

Ghi chú khi sử dụng sổ ghi chép

Lưu ý rằng nếu bạn muốn chạy các lệnh này từ Notebook, bạn cần tạo một Kernel mới và chọn Kernel mới trên đầu Notebook của bạn.

Nếu bạn tạo Python ô nó sẽ tự động sử dụng môi trường tùy chỉnh của bạn, nhưng nếu bạn thêm bash tế bào, bạn sẽ cần phải chạy source activate <your-env> trên mỗi ô này để đảm bảo ô sử dụng môi trường tùy chỉnh của bạn.

Chẳng hạn:

%%bash
source activate newenv
python val.py --weights yolov5s.pt

Ý kiến