Bỏ để qua phần nội dung

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 hìnhbộ 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.ptyolov5l.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.

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

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
python val.py --weights yolov5x.pt yolov5l6.pt --data coco.yaml --img 640 --half

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:

python detect.py --weights yolov5x.pt yolov5l6.pt --img 640 --source data/images

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)

YOLO Kết quả suy luận

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,PythonPyTorch, để khởi động các dự án của bạn.

Tình trạng dự án

YOLOv5 CI

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 khẩuđiểm 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.



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (6)

Ý kiến