YOLOv5-ren PyTorch inplementazioa

Bloga

YOLOv5-ren PyTorch inplementazioa.



aws lambda selenio python

Biltegi honek bi ezaugarri ditu:

  • Python kode hutsa da eta berehala exekutatu daiteke PyTorch 1.4 erabiliz eraikitzerik gabe
  • Eraikuntza sinplifikatua eta ereduaren funtzionamendua ulertzeko erraza

Eredua oinarrian dago ultralitikoen 'repo ,



eta kodea ren egitura erabiltzen ari da TorchVision .

Baldintzak

  • Leihoak edo Linux , batera Python ≥ 3.6
  • PyTorch ** ≥ 1.4.0 **
  • matplotlib - irudiak eta emaitzak ikustea
  • pikokotresnak - COCO datuen eta ebaluazioetarako; Windows bertsioa da hemen

Windows-erako pycocotools-ekin arazo bat dago. Ikusi 356. alea .



Gainera, hobe da estanpatuak pikotxoetan kentzea.

aukerakoa:

  • nvidia dali (Linux) - datu-kargatzaile azkarragoa

Datu multzoak

Biltegi honek VOC eta COCO datu multzoak onartzen ditu.

Zure datu-multzoa trebatzea nahi baduzu, hau egin dezakezu:

  • idatzi datu multzoari dagokion kodea
  • bihurtu zure datu multzoa COCO estilora

PASCAL VOC 2012 ( deskargatu ): http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/

MS COCO 2017 : http://cocodataset.org/

Nvidia DALI oso gomendagarria da. Jatorrizko datu-kargatzailea baino askoz azkarragoa da.

Une honetan biltegi honek COCO estiloko datu multzoa onartzen du DALIrekin.

Prestakuntza

Entrenatu COCO datu-basean, GPU 1 erabiliz (2 GPU erabili nahi badituzu, ezarri --nproc_per_node = 2):

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 --use_env train.py --use-cuda --dali --mosaic --epochs 190 --data-dir './data/coco2017' --ckpt-path 'yolov5s_coco.pth'

Aldaketa zehatzagoa dago run.sh n.

Exekutatzeko:

bash ./run.sh

PyTorch ≥ 1.6.0 eta RTX serieko GPUak erabiltzen ari bazara, kodeak entrenamendu misto automatikoa (AMP) gaituko du.

Demo eta ebaluazioa

  • Exekutatu demo.ipynb.
  • Aldatu parametroak eval.ipynb eredua probatzeko.

Emanaldia

Probatu COCO 2017 balio multzoan, RTX 2080Ti GPU bakarrean:

Pisuak dira ultralitikoen 'repo .

modelbbox APFPSparams YOLOv5s 36.14107.5M

GitHub

#machine learning #pytorch # yolov5 #python

pythonawesome.com

YOLOv5-ren PyTorch inplementazioa

YOLOv5-ren PyTorch inplementazioa.