Objekterkennung mit YOLO v5

Schritte zum Erkennen eines Objekts mithilfe eines Beispieldatensatzes

Im Allgemeinen hilft die Klassifizierungstechnik bei autonomen Fahrzeugen nicht viel, da sie nur ein Objekt in einem Bild vorhersagt und nicht die Position dieses Bildes angibt. Die Objekterkennung ist in autonomen Fahrzeugen sehr wichtig, um zu erkennen, welche Objekte sich in einer Szene befinden und wo sie sich befinden. YOLO (You Only Look Once) ist ein Hochgeschwindigkeits-Objekterkennungsalgorithmus in Echtzeit, der von Joseph Redmon et al. als Regressionsproblem, das Klassenwahrscheinlichkeiten bereitstellt, und verwendet Convolutional Neural Networks (CNN). Später wurde es einigen Überarbeitungen unterzogen. Um Vorhersagen zu treffen, benötigt YOLO nur einen Vorwärtsausbreitungsdurchgang durch das CNN. Es gibt Objekte mit den entsprechenden Bounding Boxes aus. Es wird häufig in autonomen Fahrzeugen verwendet, um Objekte in einer Szene zu erkennen.

In diesem Beitrag werden wir YOLO mit Bildern aus dem COCO-Datensatz (anpassbar) auf AWS einrichten und ausführen.

Schritt 1 : Einrichten eines Kontos für Gewichtungen und Verzerrungen (falls Sie noch kein Konto haben)

API-Schlüssel von wandb.ai/authorize
Teamname aus wandb.ai/settings . Der Standardteamname ist die Benutzer-ID.

Wählen Sie beim Erstellen der Instanz „ Deep Learning AMI (Ubuntu 18.04) Version 47.0 — ami-01f1096e6659d38fa “ AMI aus, da es über die erforderlichen Bibliotheken für Deep-Learning-Aufgaben verfügt. Wir finden dies, wenn wir im Schritt „Choose Amazon Machine Image (AMI)“ nach dem „ Deep Learning “ suchen .
Wählen Sie P3-Instanz für 'Instanztyp' aus. Instanztyp p3.2xlarge reicht aus.
Um Kosten zu sparen, wählen Sie im Schritt „Instanz konfigurieren“ die Spot-Instanz aus.

Erstellen Sie nach der Anmeldung bei der AWS- Instance eine Conda-Umgebung mit den folgenden Befehlen und legen Sie die Umgebungsvariablen Weights & Bias fest:

# Create conda environment with name 'test'
$ conda create -n test python=3.9.6 wandb
# login to test environment
$ conda activate test  
# clone the latest yolov5 and install the required libraries
$ git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 
$ cd yolov5
$ pip install -r requirements.txt
 
# Set the Weights & Bias environment
# Key from https://wandb.ai/authorize$
export WANDB_API_KEY=337....4a8 
# Team name from https://wandb.ai/settings
$ export WANDB_ENTITY=user_team_name 
# Project name
$ export WANDB_PROJECT=yolov5

# Train a model. By default, it uses data/coco128.yaml and runs for 300 epochs. Dataset is downloaded from  https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/coco128.zip (128 images under images/train2017 from coco128.zip)
$ python train.py  

# Validate a model for Precision, Recall and mAP (128 images under images/train2017 from coco128.zip).
$ python val.py --weights yolov5s.pt    

# There are two images. We can use our custom images.
$ python detect.py --weights yolov5s.pt --source /home/ubuntu/yolov5/data/images

Ergebnisse

Validierungschargenetiketten

Labels für Validierungsvorhersagen

Zugverlust

Prüfen

Hinweis: Alle oben genannten Ergebnisse befinden sich auch im Ordner yolov5\runs\detect\exp

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