Tăng cường thời gian thử nghiệm (TTA)
📚 Hướng dẫn này giải thích cách sử dụng Test Time Augmentation (TTA) trong quá trình thử nghiệm và suy luận để cải thiện mAP và Recall với YOLOv5 🚀.
Trước khi bạn bắt đầu
Sao chép kho lưu trữ và cài đặt requirements.txt trong môi trường Python >=3.8.0 , bao gồm PyTorch >=1.8 . Các mô hình và tập dữ liệu tự động tải xuống từ phiên bản mới nhất YOLOv5 giải phóng .
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install
Kiểm tra bình thường
Trước khi thử TTA, chúng tôi muốn thiết lập hiệu suất cơ sở 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 điểm kiểm tra từ việc đào tạo một tập dữ liệu tùy chỉnh ./weights/best.pt. Để biết chi tiết về tất cả các mẫu có sẵn, vui lòng xem README của chúng tôi bàn.
Đầu 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 vào --augment đến bất kỳ hiện có val.py lệnh để bật TTA và tăng kích thước hình ảnh lên khoảng 30% để cải thiện kết quả. Lưu ý rằng suy luận khi bật TTA thường mất khoảng 2-3 lần thời gian suy luận thông thường vì hình ảnh được lật trái-phải và xử lý ở 3 độ phân giải khác nhau, với đầu ra được hợp nhất trước NMS. Một phần tốc độ giảm 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.
Đầu 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 như val.py TTA: chỉ cần thêm vào --augment đến bất kỳ hiện có detect.py yêu cầu:
Đầu 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 tích hợp tự động vào tất cả YOLOv5 PyTorch Trung tâm mô hình và có thể được truy cập bằng cách vượt 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 các hoạt động TTA được áp dụng trong YOLOv5 forward_augment() phương pháp đây.
Môi trường được hỗ trợ
Ultralytics cung cấp nhiều môi trường sẵn sàng sử dụng, mỗi môi trường đều được cài đặt sẵn các thành phần phụ thuộc cần thiết như CUDA , CUDNN , Python và PyTorch để khởi động dự án của bạn.
- Miễn phí GPU Sổ tay:
- Google Cloud : Hướng dẫn bắt đầu nhanh GCP
- Amazon : Hướng dẫn bắt đầu nhanh AWS
- Azure : Hướng dẫn bắt đầu nhanh AzureML
- Người lái tàu: Hướng dẫn khởi động nhanh Docker
Tình trạng dự án
Huy hiệu này cho biết tất cả các thử nghiệm Tích hợp liên tục (CI) YOLOv5 GitHub Actions đều vượt qua thành công. Các thử nghiệm CI này kiểm tra nghiêm ngặt chức năng và hiệu suất của YOLOv5 trên nhiều khía cạnh chính: đào tạo , xác thực , suy luận , xuất và chuẩn . Chúng đảm bảo hoạt động nhất quán và đáng tin cậy trên macOS, Windows và Ubuntu, với các bài kiểm tra được tiến hành sau mỗi 24 giờ và sau mỗi lần cam kết mới.
