Tăng cường thời gian kiểm tra (TTA)
📚 Hướng dẫn này giải thích cách sử dụng Tăng thời gian kiểm tra (TTA) trong quá trình kiểm tra và suy luận để cải thiện mAP và Nhớ lại với YOLOv5 🚀.
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 dùng thử TTA, 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=./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 với TTA
Thêm --augment cho bất kỳ hiện có val.py lệnh để bật TTA và tăng kích thước hình ảnh khoảng 30% để cải thiện kết quả. Lưu ý rằng suy luận với TTA được bật thường sẽ mất khoảng 2-3 lần thời gian suy luận bình thường vì hình ảnh đang được lật trái-phải và xử lý ở 3 độ phân giải khác nhau, với các đầu ra được hợp nhất trước NMS. Một phần của việc giảm tốc độ chỉ đơn giản là do kích thước hình ảnh lớn hơn (832 so với 640), trong khi một phần là do các hoạt động TTA thực tế.
Ra:
val: data=./data/coco.yaml, weights=['yolov5x.pt'], batch_size=32, imgsz=832, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6, task=val, device=, single_cls=False, augment=True, 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...
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/nn/functional.py:718: UserWarning: Named tensors and all their associated APIs are an experimental feature and subject to change. Please do not use them for anything important until they are released as stable. (Triggered internally at /pytorch/c10/core/TensorImpl.h:1156.)
return torch.max_pool2d(input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode)
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, 2885.61it/s]
val: New cache created: ../datasets/coco/val2017.cache
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100% 157/157 [07:29<00:00, 2.86s/it]
all 5000 36335 0.718 0.656 0.695 0.503
Speed: 0.2ms pre-process, 80.6ms inference, 2.7ms NMS per image at shape (32, 3, 832, 832) # <--- TTA speed
Evaluating pycocotools mAP... saving runs/val/exp2/yolov5x_predictions.json...
...
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.516 # <--- TTA mAP
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.701
Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.562
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.361
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.564
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.656
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.388
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.640
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.696 # <--- TTA mAR
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.553
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.744
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.833
Suy luận với TTA
detect.py Suy luận TTA hoạt động giống hệt với val.py TTA: chỉ cần nối thêm --augment cho bất kỳ hiện có detect.py lệnh:
Ra:
YOLOv5 🚀 v5.0-267-g6a3ee7c torch 1.9.0+cu102 CUDA:0 (Tesla P100-PCIE-16GB, 16280.875MB)
Downloading https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt to yolov5s.pt...
100% 14.1M/14.1M [00:00<00:00, 81.9MB/s]
Fusing layers...
Model Summary: 224 layers, 7266973 parameters, 0 gradients
image 1/2 /content/yolov5/data/images/bus.jpg: 832x640 4 persons, 1 bus, 1 fire hydrant, Done. (0.029s)
image 2/2 /content/yolov5/data/images/zidane.jpg: 480x832 3 persons, 3 ties, Done. (0.024s)
Results saved to runs/detect/exp
Done. (0.156s)
PyTorch Trung tâm TTA
TTA được tự động tích hợp vào tất cả YOLOv5 PyTorch Trung tâm mô hình, và có thể được truy cập bằng cách đi qua augment=True tại thời điểm suy luận.
import torch
# Model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # or yolov5m, yolov5x, custom
# Images
img = 'https://ultralytics.com/images/zidane.jpg' # or file, PIL, OpenCV, numpy, multiple
# Inference
results = model(img, augment=True) # <--- TTA inference
# Results
results.print() # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.
Tùy chỉnh
Bạn có thể tùy chỉnh TTA ops được áp dụng trong YOLOv5 forward_augment() phương pháp Ở đây.
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.