Hòa tấu người mẫu
📚 Hướng dẫn này giải thích cách sử dụng YOLOv5 🚀 kết hợp mô hình trong quá trình thử nghiệm và suy luận để cải thiện mAP và Thu hồi.
Từ https://en.wikipedia.org/wiki/Ensemble_learning:
Mô hình hóa tổng hợp là một quá trình trong đó nhiều mô hình đa dạng được tạo ra để dự đoán kết quả, bằng cách sử dụng nhiều thuật toán mô hình hóa khác nhau hoặc sử dụng các bộ dữ liệu đào tạo khác nhau. Mô hình tổng hợp sau đó tổng hợp dự đoán của từng mô hình cơ sở và dẫn đến dự đoán cuối cùng một lần cho dữ liệu không nhìn thấy. Động lực của việc sử dụng các mô hình đồng bộ là để giảm lỗi khái quát hóa của dự đoán. Miễn là các mô hình cơ sở đa dạng và độc lập, sai số dự đoán của mô hình sẽ giảm khi phương pháp tổng hợp được sử dụng. Cách tiếp cận tìm kiếm sự khôn ngoan của đám đông trong việc đưa ra dự đoán. Mặc dù mô hình quần thể có nhiều mô hình cơ sở trong mô hình, nó hoạt động và thực hiện như một mô hình duy nhất.
Trước khi bắt đầu
Sao chép repo và cài đặt requirements.txt trong một PythonMôi trường >=3.8.0 , bao gồm PyTorch>=1,8. Mô hình và bộ dữ liệu tải xuống tự động từ phiên bản mới nhất YOLOv5 phát hành.
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install
Kiểm tra bình thường
Trước khi kết hợp, chúng tôi muốn thiết lập hiệu suất cơ bản của một mô hình duy nhất. Lệnh này kiểm tra YOLOv5x trên COCO val2017 ở kích thước hình ảnh 640 pixel. yolov5x.pt là mô hình lớn nhất và chính xác nhất hiện có. Các tùy chọn khác là: yolov5s.pt, yolov5m.pt và yolov5l.pthoặc bạn sở hữu Checkpoint từ việc đào tạo tập dữ liệu tùy chỉnh ./weights/best.pt. Để biết chi tiết về tất cả các mô hình có sẵn, vui lòng xem README của chúng tôi bàn.
Ra:
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_hybrid=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
Kiểm tra hòa tấu
Nhiều mô hình được đào tạo trước có thể được kết hợp với nhau tại thời điểm thử nghiệm và suy luận bằng cách chỉ cần thêm các mô hình bổ sung vào --weights đối số trong bất kỳ lệnh val.py hoặc detect.py hiện có nào. Ví dụ này kiểm tra một tập hợp gồm 2 mô hình với nhau:
- YOLOv5x
- YOLOv5l6
Ra:
val: data=./data/coco.yaml, weights=['yolov5x.pt', 'yolov5l6.pt'], batch_size=32, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6, task=val, device=, single_cls=False, augment=False, verbose=False, save_txt=False, save_hybrid=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 # Model 1
Fusing layers...
Model Summary: 501 layers, 77218620 parameters, 0 gradients # Model 2
Ensemble created with ['yolov5x.pt', 'yolov5l6.pt'] # Ensemble notice
val: Scanning '../datasets/coco/val2017.cache' images and labels... 4952 found, 48 missing, 0 empty, 0 corrupted: 100% 5000/5000 [00:00<00:00, 49695545.02it/s]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 157/157 [03:58<00:00, 1.52s/it]
all 5000 36335 0.747 0.637 0.692 0.502
Speed: 0.1ms pre-process, 39.5ms inference, 2.0ms NMS per image at shape (32, 3, 640, 640) # <--- ensemble speed
Evaluating pycocotools mAP... saving runs/val/exp3/yolov5x_predictions.json...
...
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.515 # <--- ensemble mAP
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.699
Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.557
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.356
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.563
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.668
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.387
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.638
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.689 # <--- ensemble mAR
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 ] = 0.743
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.844
Suy luận tổng hợp
Nối thêm các mô hình bổ sung vào --weights Lập luận để chạy suy luận đồng bộ:
Ra:
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
Fusing layers...
Model Summary: 501 layers, 77218620 parameters, 0 gradients
Ensemble created with ['yolov5x.pt', 'yolov5l6.pt']
image 1/2 /content/yolov5/data/images/bus.jpg: 640x512 4 persons, 1 bus, 1 tie, Done. (0.063s)
image 2/2 /content/yolov5/data/images/zidane.jpg: 384x640 3 persons, 2 ties, Done. (0.056s)
Results saved to runs/detect/exp2
Done. (0.223s)
Môi trường được hỗ trợ
Ultralytics cung cấp một loạt các môi trường sẵn sàng sử dụng, mỗi môi trường được cài đặt sẵn các phụ thuộc thiết yếu như CUDA, CUDNN,Pythonvà PyTorch, để khởi động các dự án của bạn.
- Máy tính xách tay GPU miễn phí:
- Google Cloud: Hướng dẫn bắt đầu nhanh GCP
- Amazon: Hướng dẫn bắt đầu nhanh AWS
- Azure: Hướng dẫn bắt đầu nhanh AzureML
- Docker: Hướng dẫn bắt đầu nhanh Docker
Tình trạng dự án
Huy hiệu này cho biết rằng tất cả YOLOv5 Các bài kiểm tra Tích hợp liên tục (CI) GitHub Actions đã vượt qua thành công. Các bài kiểm tra CI này kiểm tra nghiêm ngặt chức năng và hiệu suất của YOLOv5 trên các khía cạnh chính khác nhau: đào tạo, xác nhận, suy luận, xuất khẩu và điểm chuẩn. Chúng đảm bảo hoạt động nhất quán và đáng tin cậy trên macOS, Windows và Ubuntu, với các thử nghiệm được tiến hành 24 giờ một lần và theo mỗi cam kết mới.