YOLOv5 🚀 trên AzureML

Hướng dẫn này cung cấp hướng dẫn nhanh để sử dụng YOLOv5 từ một phiên bản tính toán AzureML.

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

Điều kiện tiên quyết

Bạn cần có không gian làm việc AzureML .

Tạo một phiên bản tính toán

Từ không gian làm việc AzureML, chọn Compute > Compute instances > New, chọn phiên bản có tài nguyên bạn cần.

Mở Terminal

Bây giờ, từ chế độ xem Notebooks, 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

Dòng vô tính 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 người mẫu:

python train.py

Xác thực mô hình cho Precision , Recall 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

Lưu ý khi sử dụng sổ tay

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

Nếu bạn tạo ra Python các 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 nó sử dụng môi trường tùy chỉnh của bạn.

Ví dụ:

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

📅 Được tạo ra cách đây 1 năm ✏️ Đã cập nhật cách đây 2 tháng