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GitLab

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Commit fccfdfa5 authored by dlyrm's avatar dlyrm
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.gitignore 0 → 100644
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# Virtualenv
/.venv/
/venv/
# Byte-compiled / optimized / DLL files
__pycache__/
.ipynb_checkpoints/
*.py[cod]
# C extensions
*.so
# json file
*.json
# log file
*.log
# Distribution / packaging
/bin/
/build/
/develop-eggs/
/dist/
/eggs/
/lib/
/lib64/
/output/
/inference_model/
/output_inference/
/parts/
/sdist/
/var/
/*.egg-info/
/.installed.cfg
/*.egg
/.eggs
# AUTHORS and ChangeLog will be generated while packaging
/AUTHORS
/ChangeLog
# BCloud / BuildSubmitter
/build_submitter.*
/logger_client_log
# Installer logs
pip-log.txt
pip-delete-this-directory.txt
# Unit test / coverage reports
.tox/
.coverage
.cache
.pytest_cache
nosetests.xml
coverage.xml
# Translations
*.mo
# Sphinx documentation
/docs/_build/
*.tar
*.pyc
.idea/
dataset/coco/annotations
dataset/coco/train2017
dataset/coco/val2017
dataset/voc/VOCdevkit
dataset/fruit/fruit-detection/
dataset/voc/test.txt
dataset/voc/trainval.txt
dataset/wider_face/WIDER_test
dataset/wider_face/WIDER_train
dataset/wider_face/WIDER_val
dataset/wider_face/wider_face_split
ppdet/version.py
# NPU meta folder
kernel_meta/
# MAC
*.DS_Store
.pre-commit-config.yaml 0 → 100644
View file @ fccfdfa5
- repo: https://github.com/PaddlePaddle/mirrors-yapf.git
sha: 0d79c0c469bab64f7229c9aca2b1186ef47f0e37
hooks:
- id: yapf
files: \.py$
- repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
sha: a11d9314b22d8f8c7556443875b731ef05965464
hooks:
- id: check-merge-conflict
- id: check-symlinks
- id: detect-private-key
files: (?!.*paddle)^.*$
- id: end-of-file-fixer
files: \.(md|yml)$
- id: trailing-whitespace
files: \.(md|yml)$
- repo: https://github.com/Lucas-C/pre-commit-hooks
sha: v1.0.1
hooks:
- id: forbid-crlf
files: \.(md|yml)$
- id: remove-crlf
files: \.(md|yml)$
- id: forbid-tabs
files: \.(md|yml)$
- id: remove-tabs
files: \.(md|yml)$
- repo: local
hooks:
- id: clang-format-with-version-check
name: clang-format
description: Format files with ClangFormat.
entry: bash ./.travis/codestyle/clang_format.hook -i
language: system
files: \.(c|cc|cxx|cpp|cu|h|hpp|hxx|proto)$
- repo: local
hooks:
- id: cpplint-cpp-source
name: cpplint
description: Check C++ code style using cpplint.py.
entry: bash ./.travis/codestyle/cpplint_pre_commit.hook
language: system
files: \.(c|cc|cxx|cpp|cu|h|hpp|hxx)$
.style.yapf 0 → 100644
View file @ fccfdfa5
[style]
based_on_style = pep8
column_limit = 80
.travis.yml 0 → 100644
View file @ fccfdfa5
language: cpp
cache: ccache
sudo: required
dist: trusty
services:
- docker
os:
- linux
env:
- JOB=PRE_COMMIT
addons:
apt:
packages:
- git
- python
- python-pip
- python2.7-dev
ssh_known_hosts: 13.229.163.131
before_install:
- sudo pip install -U virtualenv pre-commit pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- docker pull paddlepaddle/paddle:latest
- git pull https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection develop
script:
- exit_code=0
- .travis/precommit.sh || exit_code=$(( exit_code | $? ))
# - docker run -i --rm -v "$PWD:/py_unittest" paddlepaddle/paddle:latest /bin/bash -c
# 'cd /py_unittest; sh .travis/unittest.sh' || exit_code=$(( exit_code | $? ))
- if [ $exit_code -eq 0 ]; then true; else exit 1; fi;
notifications:
email:
on_success: change
on_failure: always
LICENSE 0 → 100644
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README.md
View file @ fccfdfa5
# Yolov5_paddle
# yolov5_paddle
## 论文
无论文
## 模型结构
YOLOv5 是一种目标检测算法，采用单阶段（one-stage）的方法，基于轻量级的卷积神经网络结构，通过引入不同尺度的特征融合和特征金字塔结构来实现高效准确的目标检测。
![Backbone.png](asserts%2FBackbone.png)
## 算法原理
YOLOv5 是一种基于单阶段目标检测算法，通过将图像划分为不同大小的网格，预测每个网格中的目标类别和边界框，利用特征金字塔结构和自适应的模型缩放来实现高效准确的实时目标检测。
![Algorithm_principle.png](asserts%2FAlgorithm_principle.png)
## 环境配置
### Docker (方法一)
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/paddlepaddle:2.4.2-centos7.6-dtk-23.04-py38-latest
docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID bash
cd /path/workspace/
pip3 install -r requirements.txt
```
### Dockerfile (方法二)
```
cd ./docker
docker build --no-cache -t yolov5_paddle:last .
docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID bash
```
### Anaconda (方法三)
1、关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从光合开发者社区下载安装： https://developer.hpccube.com/tool/
```
DTK软件栈：dtk23.04
python：python3.8
paddle：2.4.2
```
Tips：以上dtk软件栈、python、paddle等DCU相关工具版本需要严格一一对应
2、其他非特殊库直接按照requirements.txt安装
```
pip3 install -r requirements.txt
```
## 数据集
COCO2017（在网络良好的情况下，如果没有下载数据集，程序会默认在线下载数据集）
[训练数据](http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip)
[验证数据](http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip)
[测试数据](http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip)
[标签数据](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/coco2017labels.zip)
数据集的目录结构如下：
```
├── images
│ ├── train2017
│ ├── val2017
│ ├── test2017
├── labels
│ ├── train2017
│ ├── val2017
├── annotations
│ ├── instances_val2017.json
├── LICENSE
├── README.txt
├── test-dev2017.txt
├── train2017.txt
├── val2017.txt
```
## 训练
### 单机单卡
```
export HIP_VISIBLE_DEVICES=0
export USE_MIOPEN_BATCHNORM=1
python3 train.py --batch 32 --data coco.yaml --cfg 'yolov5m.yaml' --weights '' --project 'run/train' --hyp 'data/hyps/hyp.scratch-high.yaml' --epochs 1000 2>&1 | tee yolov5m.log
```
### 单机多卡
```
#以单机四卡为例子
export HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
export HSA_FORCE_FINE_GRAIN_PCIE=1
export USE_MIOPEN_BATCHNORM=1
python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/yolov5/yolov5_s_300e_coco.yml --amp --eval
```
## 推理
#### 单卡推理
```
HIP_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/yolov5/yolov5_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_s_300e_coco.pdparams --infer_img=demo/000000014439_640x640.jpg
```
## result
此处以yolov5s模型进行推理测试
![result_000000014439_640x640.jpg](asserts%2Fresult_000000014439_640x640.jpg)
## 精度
| 模型 | 数据类型 | map0.5:0.95 | map0.5 |
|:-------:|:----:|:-----------:|:------:|
| yolov5s | 单精 | 37.0 | 56.4 |
| yolov5s | 混精 | 37.2 | 56.4 |
## 应用场景
### 算法分类
目标检测
### 热点应用行业
金融,交通,教育
## 源码仓库及问题反馈
https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/yolov5_pytorch
## 参考
[GitHub - ultralytics/yolov5 at v6.0](https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v6.0)
README_cn.md 0 → 100644
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README_en.md 0 → 100644
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asserts/model.properties 0 → 100644
View file @ fccfdfa5
# 模型唯一标识
modelCode = 469
# 模型名称
modelName=yolov5_paddle
# 模型描述
modelDescription=yolov5是一种基于深度学习的目标检测算法,可以广泛应用于各种计算机视觉和人工智能领域的应用中
# 应用场景
appScenario=推理,训练,金融,交通,教育
# 框架类型
frameType=paddle
\ No newline at end of file
configs/datasets/coco_detection.yml 0 → 100644
View file @ fccfdfa5
metric: COCO
num_classes: 80
TrainDataset:
name: COCODataSet
image_dir: train2017
anno_path: annotations/instances_train2017.json
dataset_dir: dataset/coco
data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_crowd']
EvalDataset:
name: COCODataSet
image_dir: val2017
anno_path: annotations/instances_val2017.json
dataset_dir: dataset/coco
TestDataset:
name: ImageFolder
anno_path: annotations/instances_val2017.json # also support txt (like VOC's label_list.txt)
dataset_dir: dataset/coco # if set, anno_path will be 'dataset_dir/anno_path'
configs/datasets/objects365_detection.yml 0 → 100644
View file @ fccfdfa5
metric: COCO
num_classes: 365
TrainDataset:
!COCODataSet
image_dir: train
anno_path: annotations/zhiyuan_objv2_train.json
dataset_dir: dataset/objects365
data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_crowd']
EvalDataset:
!COCODataSet
image_dir: val
anno_path: annotations/zhiyuan_objv2_val.json
dataset_dir: dataset/objects365
allow_empty: true
TestDataset:
!ImageFolder
anno_path: annotations/zhiyuan_objv2_val.json
dataset_dir: dataset/objects365/
configs/datasets/roadsign_voc.yml 0 → 100644
View file @ fccfdfa5
metric: VOC
map_type: integral
num_classes: 4
TrainDataset:
name: VOCDataSet
dataset_dir: dataset/roadsign_voc
anno_path: train.txt
label_list: label_list.txt
data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'difficult']
EvalDataset:
name: VOCDataSet
dataset_dir: dataset/roadsign_voc
anno_path: valid.txt
label_list: label_list.txt
data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'difficult']
TestDataset:
name: ImageFolder
anno_path: dataset/roadsign_voc/label_list.txt
configs/datasets/visdrone_detection.yml 0 → 100644
View file @ fccfdfa5
metric: COCO
num_classes: 10
TrainDataset:
!COCODataSet
image_dir: VisDrone2019-DET-train
anno_path: train.json
dataset_dir: dataset/visdrone
data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_crowd']
EvalDataset:
!COCODataSet
image_dir: VisDrone2019-DET-val
anno_path: val.json
# image_dir: test_dev
# anno_path: test_dev.json
dataset_dir: dataset/visdrone
TestDataset:
!ImageFolder
anno_path: val.json
dataset_dir: dataset/visdrone
configs/datasets/voc.yml 0 → 100644
View file @ fccfdfa5
metric: VOC
map_type: 11point
num_classes: 20
TrainDataset:
name: VOCDataSet
dataset_dir: dataset/voc
anno_path: trainval.txt
label_list: label_list.txt
data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'difficult']
EvalDataset:
name: VOCDataSet
dataset_dir: dataset/voc
anno_path: test.txt
label_list: label_list.txt
data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'difficult']
TestDataset:
name: ImageFolder
anno_path: dataset/voc/label_list.txt
configs/runtime.yml 0 → 100644
View file @ fccfdfa5
use_gpu: true
use_xpu: false
use_mlu: false
use_npu: false
log_iter: 20
save_dir: output
snapshot_epoch: 1
print_flops: false
print_params: false
# Exporting the model
export:
post_process: True # Whether post-processing is included in the network when export model.
nms: True # Whether NMS is included in the network when export model.
benchmark: False # It is used to testing model performance, if set `True`, post-process and NMS will not be exported.
fuse_conv_bn: False
configs/yolov5/README.md 0 → 100644
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# YOLOv5
## 内容
- [模型库](#模型库)
- [使用说明](#使用说明)
- [速度测试](#速度测试)
## 模型库
### 基础模型
| 网络网络 | 输入尺寸 | 图片数/GPU | 学习率策略 | 模型推理耗时(ms) | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | mAP<sup>val<br>0.5 | Params(M) | FLOPs(G) | 下载链接 | 配置文件 |
| :------------- | :------- | :-------: | :------: | :------------: | :---------------------: | :----------------: |:---------: | :------: |:---------------: |:-----: |
| YOLOv5-n | 640 | 16 | 300e | 1.5 | 28.0 | 45.7 | 1.87 | 4.52 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_n_300e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5_n_300e_coco.yml) |
| YOLOv5-s | 640 | 16 | 300e | 2.6 | 37.6 | 56.7 | 7.24 | 16.54 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_s_300e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5_s_300e_coco.yml) |
| YOLOv5-m | 640 | 16 | 300e | 5.2 | 45.4 | 64.1 | 21.19 | 49.08 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_m_300e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5_m_300e_coco.yml) |
| YOLOv5-l | 640 | 16 | 300e | 7.9 | 48.9 | 67.1 | 46.56 | 109.32 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_l_300e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5_l_300e_coco.yml) |
| YOLOv5-x | 640 | 16 | 300e | 13.7 | 50.6 | 68.7 | 86.75 | 205.92 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_x_300e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5_x_300e_coco.yml) |
| YOLOv5-s ConvNeXt| 640 | 8 | 36e | - | 42.4 | 65.3 | 34.54 | 17.96 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_convnext_s_36e_coco.pdparams) | [配置文件](../convnext/yolov5_convnext_s_36e_coco.yml) |
### SSOD预训练模型
| 网络网络 | 输入尺寸 | 图片数/GPU | 学习率策略 | 模型推理耗时(ms) | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | mAP<sup>val<br>0.5 | Params(M) | FLOPs(G) | 下载链接 | 配置文件 |
| :------------- | :------- | :-------: | :------: | :------------: | :---------------------: | :----------------: |:---------: | :------: |:---------------: |:-----: |
| YOLOv5-s | 640 | 16 | 80e | 2.6 | 38.8 | 58.2 | 7.24 | 16.54 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_s_80e_ssod_finetune_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5_s_80e_ssod_finetune_coco.yml) |
### Objects-365预训练模型
| 网络网络 | 输入尺寸 | 图片数/GPU | 学习率策略 | 模型推理耗时(ms) | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | mAP<sup>val<br>0.5 | Params(M) | FLOPs(G) | 下载链接 | 配置文件 |
| :------------- | :------- | :-------: | :------: | :------------: | :---------------------: | :----------------: |:---------: | :------: |:---------------: |:-----: |
| YOLOv5-l | 640 | 16 | 30e | 7.9 | 49.3 | 67.8 | 46.56 | 109.32 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_l_30e_obj365_finetune_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5_l_30e_obj365_finetune_coco.yml) |
### P6大尺度模型
| 网络网络 | 输入尺寸 | 图片数/GPU | 学习率策略 | 模型推理耗时(ms) | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | mAP<sup>val<br>0.5 | Params(M) | FLOPs(G) | 下载链接 | 配置文件 |
| :------------- | :------- | :-------: | :------: | :------------: | :---------------------: | :----------------: |:---------: | :------: |:---------------: |:-----: |
| YOLOv5p6-n | 1280 | 16 | 300e | - | 35.9 | 54.2 | 3.25 | 9.23 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5p6_n_300e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5p6_n_300e_coco.yml) |
| YOLOv5p6-s | 1280 | 16 | 300e | - | 44.5 | 63.3 | 12.63 | 33.81 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5p6_s_300e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5p6_s_300e_coco.yml) |
| YOLOv5p6-m | 1280 | 16 | 300e | - | 51.1 | 69.0 | 35.73 | 100.21 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5p6_m_300e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5p6_m_300e_coco.yml) |
| YOLOv5p6-l | 1280 | 8 | 300e | - | 53.4 | 71.0 | 76.77 | 223.09 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5p6_l_300e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5p6_l_300e_coco.yml) |
| YOLOv5p6-x | 1280 | 8 | 300e | - | 54.7 | 72.4 | 140.80 | 420.03 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5p6_x_300e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5p6_x_300e_coco.yml) |
### [YOLOv5u](../yolov5u)
| 网络网络 | 输入尺寸 | 图片数/GPU | 学习率策略 | 模型推理耗时(ms) | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | mAP<sup>val<br>0.5 | Params(M) | FLOPs(G) | 下载链接 | 配置文件 |
| :------------- | :------- | :-------: | :------: | :------------: | :---------------------: | :----------------: |:---------: | :------: |:---------------: |:-----: |
| YOLOv5u-n | 640 | 16 | 300e | 1.61 | 34.5 | 49.7 | 2.65 | 7.79 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5u_n_300e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5u/yolov5u_n_300e_coco.yml) |
| YOLOv5u-s | 640 | 16 | 300e | 2.66 | 43.0 | 59.7 | 9.15 | 24.12 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5u_s_300e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5u/yolov5u_s_300e_coco.yml) |
| YOLOv5u-m | 640 | 16 | 300e | 5.50 | 49.0 | 65.7 | 25.11 | 64.42 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5u_m_300e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5u/yolov5u_m_300e_coco.yml) |
| YOLOv5u-l | 640 | 16 | 300e | 8.73 | 52.2 | 69.0 | 53.23 | 135.34 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5u_l_300e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5u/yolov5u_l_300e_coco.yml) |
| YOLOv5u-x | 640 | 16 | 300e | 15.49 | 53.1 | 69.9 | 97.28 | 246.89 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5u_x_300e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov5u/yolov5u_x_300e_coco.yml) |
**注意:**
- YOLOv5模型训练使用COCO train2017作为训练集，Box AP为在COCO val2017上的`mAP(IoU=0.5:0.95)`结果；
- YOLOv5u 模型表示YOLOv5结构使用YOLOv8的head和loss，是Anchor Free的检测方案，具体可参照[YOLOv5u](../yolov5u)；
- YOLOv5模型训练过程中默认使用8 GPUs进行混合精度训练，默认lr为0.01为8卡总batch_size的设置，如果**GPU卡数**或者每卡**batch size**发生改动，也不需要改动学习率，但为了保证高精度最好使用**总batch size大于64**的配置去训练；
- 模型推理耗时(ms)为TensorRT-FP16下测试的耗时，不包含数据预处理和模型输出后处理(NMS)的耗时。测试采用单卡Tesla T4 GPU，batch size=1，测试环境为**paddlepaddle-2.3.2**, **CUDA 11.2**, **CUDNN 8.2**, **GCC-8.2**, **TensorRT 8.0.3.4**，具体请参考[速度测试](#速度测试)。
- 如果你设置了`--run_benchmark=True`, 你首先需要安装以下依赖`pip install pynvml psutil GPUtil`。
### 部署模型
| 网络模型 | 输入尺寸 | 导出后的权重(w/o NMS) | ONNX(w/o NMS) |
| :-------- | :--------: | :---------------------: | :----------------: |
| YOLOv5-n | 640 | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_n_300e_coco_w_nms.zip) &#124; [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_n_300e_coco_wo_nms.zip) | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_n_300e_coco_w_nms.onnx) &#124; [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_n_300e_coco_wo_nms.onnx) |
| YOLOv5-s | 640 | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_s_300e_coco_w_nms.zip) &#124; [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_s_300e_coco_wo_nms.zip) | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_s_300e_coco_w_nms.onnx) &#124; [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_s_300e_coco_wo_nms.onnx) |
| YOLOv5-m | 640 | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_m_300e_coco_w_nms.zip) &#124; [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_m_300e_coco_wo_nms.zip) | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_m_300e_coco_w_nms.onnx) &#124; [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_m_300e_coco_wo_nms.onnx) |
| YOLOv5-l | 640 | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_l_300e_coco_w_nms.zip) &#124; [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_l_300e_coco_wo_nms.zip) | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_l_300e_coco_w_nms.onnx) &#124; [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_l_300e_coco_wo_nms.onnx) |
| YOLOv5-x | 640 | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_x_300e_coco_w_nms.zip) &#124; [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_x_300e_coco_wo_nms.zip) | [( w/ nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_x_300e_coco_w_nms.onnx) &#124; [( w/o nms)](https://paddledet.bj.bcebos.com/deploy/yoloseries/yolov5/yolov5_x_300e_coco_wo_nms.onnx) |
## 使用教程
### 0. **一键运行全流程**
将以下命令写在一个脚本文件里如```run.sh```，一键运行命令为：```sh run.sh```，也可命令行一句句去运行。
```bash
model_name=yolov5 # 可修改，如 ppyoloe
job_name=yolov5_s_300e_coco # 可修改，如 ppyoloe_plus_crn_s_80e_coco
config=configs/${model_name}/${job_name}.yml
log_dir=log_dir/${job_name}
# weights=https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/${job_name}.pdparams
weights=output/${job_name}/model_final.pdparams
# 1.训练（单卡/多卡），加 --eval 表示边训边评估，加 --amp 表示混合精度训练
# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py -c ${config} --eval --amp
python -m paddle.distributed.launch --log_dir=${log_dir} --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c ${config} --eval --amp
# 2.评估，加 --classwise 表示输出每一类mAP
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py -c ${config} -o weights=${weights} --classwise
# 3.预测 (单张图/图片文件夹）
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c ${config} -o weights=${weights} --infer_img=demo/000000014439_640x640.jpg --draw_threshold=0.5
# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c ${config} -o weights=${weights} --infer_dir=demo/ --draw_threshold=0.5
# 4.导出模型，以下3种模式选一种
## 普通导出，加trt表示用于trt加速，对NMS和silu激活函数提速明显
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/export_model.py -c ${config} -o weights=${weights} # trt=True
## exclude_post_process去除后处理导出，返回和YOLOv5导出ONNX时相同格式的concat后的1个Tensor，是未缩放回原图的坐标+分类置信度
# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/export_model.py -c ${config} -o weights=${weights} exclude_post_process=True # trt=True
## exclude_nms去除NMS导出，返回2个Tensor，是缩放回原图后的坐标和分类置信度
# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/export_model.py -c ${config} -o weights=${weights} exclude_nms=True # trt=True
# 5.部署预测，注意不能使用 去除后处理 或 去除NMS 导出后的模型去预测
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/${job_name} --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --device=GPU
# 6.部署测速，加 “--run_mode=trt_fp16” 表示在TensorRT FP16模式下测速，注意如需用到 trt_fp16 则必须为加 trt=True 导出的模型
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/${job_name} --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --device=GPU --run_benchmark=True # --run_mode=trt_fp16
# 7.onnx导出，一般结合 exclude_post_process去除后处理导出的模型
paddle2onnx --model_dir output_inference/${job_name} --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --opset_version 12 --save_file ${job_name}.onnx
# 8.onnx trt测速
/usr/local/TensorRT-8.0.3.4/bin/trtexec --onnx=${job_name}.onnx --workspace=4096 --avgRuns=10 --shapes=input:1x3x640x640 --fp16
/usr/local/TensorRT-8.0.3.4/bin/trtexec --onnx=${job_name}.onnx --workspace=4096 --avgRuns=10 --shapes=input:1x3x640x640 --fp32
```
### 1. 训练
执行以下指令使用混合精度训练YOLOv5
```bash
python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/yolov5/yolov5_s_300e_coco.yml --amp --eval
```
**注意:**
- `--amp`表示开启混合精度训练以避免显存溢出，`--eval`表示边训边验证。
### 2. 评估
执行以下命令在单个GPU上评估COCO val2017数据集
```bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py -c configs/yolov5/yolov5_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_s_300e_coco.pdparams
```
### 3. 推理
使用以下命令在单张GPU上预测图片，使用`--infer_img`推理单张图片以及使用`--infer_dir`推理文件中的所有图片。
```bash
# 推理单张图片
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/yolov5/yolov5_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_s_300e_coco.pdparams --infer_img=demo/000000014439_640x640.jpg
# 推理文件中的所有图片
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/yolov5/yolov5_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_s_300e_coco.pdparams --infer_dir=demo
```
### 4.导出模型
YOLOv5在GPU上推理部署或benchmark测速等需要通过`tools/export_model.py`导出模型。
当你**使用Paddle Inference但不使用TensorRT**时，运行以下的命令导出模型
```bash
python tools/export_model.py -c configs/yolov5/yolov5_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_s_300e_coco.pdparams
```
当你**使用Paddle Inference且使用TensorRT**时，需要指定`-o trt=True`来导出模型。
```bash
python tools/export_model.py -c configs/yolov5/yolov5_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_s_300e_coco.pdparams trt=True
```
如果你想将YOLOv5模型导出为**ONNX格式**，参考
[PaddleDetection模型导出为ONNX格式教程](../../deploy/EXPORT_ONNX_MODEL.md)，运行以下命令：
```bash
# 导出推理模型
python tools/export_model.py -c configs/yolov5/yolov5_s_300e_coco.yml --output_dir=output_inference -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_s_300e_coco.pdparams
# 安装paddle2onnx
pip install paddle2onnx
# 转换成onnx格式
paddle2onnx --model_dir output_inference/yolov5_s_300e_coco --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --opset_version 11 --save_file yolov5_s_300e_coco.onnx
```
**注意：** ONNX模型目前只支持batch_size=1
### 5.推理部署
YOLOv5可以使用以下方式进行部署：
- Paddle Inference [Python](../../deploy/python) & [C++](../../deploy/cpp)
- [Paddle-TensorRT](../../deploy/TENSOR_RT.md)
- [PaddleServing](https://github.com/PaddlePaddle/Serving)
- [PaddleSlim模型量化](../slim)
运行以下命令导出模型
```bash
python tools/export_model.py -c configs/yolov5/yolov5_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_s_300e_coco.pdparams trt=True
```
**注意：**
- trt=True表示**使用Paddle Inference且使用TensorRT**进行测速，速度会更快，默认不加即为False，表示**使用Paddle Inference但不使用TensorRT**进行测速。
- 如果是使用Paddle Inference在TensorRT FP16模式下部署，需要参考[Paddle Inference文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/inference/master/user_guides/download_lib.html#python)，下载并安装与你的CUDA, CUDNN和TensorRT相应的wheel包。
#### 5.1.Python部署
`deploy/python/infer.py`使用上述导出后的Paddle Inference模型用于推理和benchnark测速，如果设置了`--run_benchmark=True`, 首先需要安装以下依赖`pip install pynvml psutil GPUtil`。
```bash
# Python部署推理单张图片
python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/yolov5_s_300e_coco --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --device=gpu
# 推理文件夹下的所有图片
python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/yolov5_s_300e_coco --image_dir=demo/ --device=gpu
```
#### 5.2. C++部署
`deploy/cpp/build/main`使用上述导出后的Paddle Inference模型用于C++推理部署, 首先按照[docs](../../deploy/cpp/docs)编译安装环境。
```bash
# C++部署推理单张图片
./deploy/cpp/build/main --model_dir=output_inference/yolov5_s_300e_coco/ --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --run_mode=paddle --device=GPU --threshold=0.5 --output_dir=cpp_infer_output/yolov5_s_300e_coco
```
## 速度测试
为了公平起见，在[模型库](#模型库)中的速度测试结果均为不包含数据预处理和模型输出后处理(NMS)的数据(与[YOLOv4(AlexyAB)](https://github.com/AlexeyAB/darknet)测试方法一致)，需要在导出模型时指定`-o exclude_nms=True`。测速需设置`--run_benchmark=True`, 首先需要安装以下依赖`pip install pynvml psutil GPUtil`。
**使用Paddle Inference但不使用TensorRT**进行测速，执行以下命令：
```bash
# 导出模型
python tools/export_model.py -c configs/yolov5/yolov5_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_s_300e_coco.pdparams exclude_nms=True
# 速度测试，使用run_benchmark=True
python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/yolov5_s_300e_coco --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --run_mode=paddle --device=gpu --run_benchmark=True
```
**使用Paddle Inference且使用TensorRT**进行测速，执行以下命令：
```bash
# 导出模型，使用trt=True
python tools/export_model.py -c configs/yolov5/yolov5_s_300e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_s_300e_coco.pdparams exclude_nms=True trt=True
# 速度测试，使用run_benchmark=True
python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/yolov5_s_300e_coco --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --device=gpu --run_benchmark=True
# tensorRT-FP32测速
python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/yolov5_s_300e_coco --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --device=gpu --run_benchmark=True --run_mode=trt_fp32
# tensorRT-FP16测速
python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/yolov5_s_300e_coco --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --device=gpu --run_benchmark=True --run_mode=trt_fp16
```
**注意:**
- 导出模型时指定`-o exclude_nms=True`仅作为测速时用，这样导出的模型其推理部署预测的结果不是最终检出框的结果。
- [模型库](#模型库)中的速度测试结果为tensorRT-FP16测速后的最快速度，为不包含数据预处理和模型输出后处理(NMS)的耗时。
configs/yolov5/_base_/optimizer_300e.yml 0 → 100644
View file @ fccfdfa5
epoch: 300
LearningRate:
base_lr: 0.01
schedulers:
- !YOLOv5LRDecay
max_epochs: 300
min_lr_ratio: 0.01
- !ExpWarmup
epochs: 3
OptimizerBuilder:
optimizer:
type: Momentum
momentum: 0.937
use_nesterov: True
regularizer:
factor: 0.0005
type: L2
Markdown is supported
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