Hướng dẫn cắt tỉa / thưa thớt
📚 Hướng dẫn này giải thích cách áp dụng cắt tỉa cho YOLOv5 🚀 Mô hình.
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 cắt tỉa, chúng tôi muốn thiết lập hiệu suất cơ bản để so sánh. 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=/content/yolov5/data/coco.yaml, weights=['yolov5x.pt'], batch_size=32, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.65, task=val, device=, workers=8, 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, dnn=False
YOLOv5 🚀 v6.0-224-g4c40933 torch 1.10.0+cu111 CUDA:0 (Tesla V100-SXM2-16GB, 16160MiB)
Fusing layers...
Model Summary: 444 layers, 86705005 parameters, 0 gradients
val: Scanning '/content/datasets/coco/val2017.cache' images and labels... 4952 found, 48 missing, 0 empty, 0 corrupt: 100% 5000/5000 [00:00<?, ?it/s]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 157/157 [01:12<00:00, 2.16it/s]
all 5000 36335 0.732 0.628 0.683 0.496
Speed: 0.1ms pre-process, 5.2ms inference, 1.7ms NMS per image at shape (32, 3, 640, 640) # <--- base speed
Evaluating pycocotools mAP... saving runs/val/exp2/yolov5x_predictions.json...
...
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.507 # <--- base mAP
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.689
Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.552
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.345
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.559
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.652
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.381
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.630
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.682
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 ] = 0.731
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.829
Results saved to runs/val/exp
Kiểm tra YOLOv5x trên COCO (0,30 sparsity)
Chúng tôi lặp lại thử nghiệm trên với một mô hình cắt tỉa bằng cách sử dụng torch_utils.prune() lệnh. Chúng tôi cập nhật val.py để cắt tỉa YOLOv5x đến 0,3 thưa thớt:
30% sản lượng cắt tỉa:
val: data=/content/yolov5/data/coco.yaml, weights=['yolov5x.pt'], batch_size=32, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.65, task=val, device=, workers=8, 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, dnn=False
YOLOv5 🚀 v6.0-224-g4c40933 torch 1.10.0+cu111 CUDA:0 (Tesla V100-SXM2-16GB, 16160MiB)
Fusing layers...
Model Summary: 444 layers, 86705005 parameters, 0 gradients
Pruning model... 0.3 global sparsity
val: Scanning '/content/datasets/coco/val2017.cache' images and labels... 4952 found, 48 missing, 0 empty, 0 corrupt: 100% 5000/5000 [00:00<?, ?it/s]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 157/157 [01:11<00:00, 2.19it/s]
all 5000 36335 0.724 0.614 0.671 0.478
Speed: 0.1ms pre-process, 5.2ms inference, 1.7ms NMS per image at shape (32, 3, 640, 640) # <--- prune mAP
Evaluating pycocotools mAP... saving runs/val/exp3/yolov5x_predictions.json...
...
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.489 # <--- prune mAP
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.677
Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.537
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.334
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.542
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.635
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.370
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.612
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.664
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.496
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.722
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.803
Results saved to runs/val/exp3
Trong kết quả, chúng ta có thể quan sát thấy rằng chúng ta đã đạt được một thưa thớt 30% trong mô hình của chúng tôi sau khi cắt tỉa, có nghĩa là 30% thông số trọng lượng của mô hình trong nn.Conv2d Các lớp bằng 0. Thời gian suy luận về cơ bản không thay đổi, trong khi mô hình Điểm AP và AR giảm nhẹ.
Môi trường được hỗ trợ
Ultralytics Cung cấp một loạt các môi trường sẵn sàng sử dụng, mỗi môi trường được cài đặt sẵn với các phụ thuộc thiết yếu như CUDA, CUDNN,Pythonvà PyTorch, để khởi động các dự án của bạn.
- Tự do GPU Sổ ghi chép:
- Google Đám mây: 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.
