libreyolo doctor

Uruchamia zestaw kontroli kondycji zbioru danych do detekcji i zgłasza to, co zaszkodziłoby trenowaniu: brakujące pliki, błędne etykiety, uszkodzone obrazy, wyciek między podziałami i nierównowagę klas.

Polecenie: libreyolo doctor
Wymagane: data
Wyjście: Raport wykrytych problemów na stdout. Kod wyjścia 1, gdy znaleziono błędy

Składnia

bash

libreyolo doctor <data.yaml> [key=value ...]

Zbiór danych jest argumentem pozycyjnym, a data=<path> jest akceptowane jako alternatywa. Podanie obu z różnymi wartościami kończy się błędem config_conflict. Wszystko inne to pary key=value, a forma POSIX również działa, więc imgsz=1024 i --imgsz 1024 to ten sam argument.

Argumenty

Argument	Domyślnie	Znaczenie
`data`		Pozycyjny. Plik YAML zbioru danych w formacie detekcji YOLO, np. `coco8.yaml`. Wymagany
`imgsz`	`640`	Rozmiar obrazu treningowego używany w kontrolach opartych na pikselach, takich jak drobne obiekty
`fast`	`false`	Pomija dekodowanie obrazów, co usuwa kontrole uszkodzeń, duplikatów i wycieku
`skip`		Rozdzielone przecinkami identyfikatory kontroli lub rodziny do pominięcia, np. `images,labels.tiny_object`
`only`		Rozdzielone przecinkami identyfikatory kontroli lub rodziny do wyłącznego uruchomienia
`strict`	`false`	Ostrzeżenia również powodują niezerowy kod wyjścia, na potrzeby bramek CI
`download`	`false`	Zezwala na pobranie zbioru danych z adresu URL, jeśli go brakuje. Nigdy skryptów
`json`	`false`	Wynik w formacie JSON na stdout
`quiet`	`false`	Wycisza stderr
`help_json`	`false`	Wypisuje schemat polecenia jako JSON i kończy działanie

Rodziny kontroli

skip i only przyjmują pełny identyfikator kontroli albo prefiks rodziny, więc images wybiera każdą kontrolę images.*.

Rodzina	Obejmuje
`config`	Sam plik YAML zbioru danych: brakujące `names`, `nc` niezgodne z `names`, brakujące podziały, nierozwiązywalna ścieżka `path`, zduplikowane nazwy klas
`files`	Parowanie obrazów i etykiet: brakujące etykiety, brakujące obrazy, osierocone etykiety, nieobsługiwane rozszerzenia, kolizje wielkości liter
`labels`	Zawartość etykiet: składnia, linie wielokątów, identyfikatory klas poza zakresem, współrzędne poza zakresem, zdegenerowane ramki, drobne obiekty, ogromne ramki, ekstremalne proporcje, zduplikowane ramki, zatłoczone obrazy, identyczne pliki
`images`	Dane pikselowe: uszkodzone pliki, orientacja EXIF, nietypowe tryby kolorów, drobne lub ekstremalne wymiary, jednolite obrazy, duplikaty dokładne i przybliżone
`splits`	Wyciek między podziałami, dokładny i przybliżony
`balance`	Rozkład klas: klasy bez instancji lub z niewielką ich liczbą, nierównowaga, pokrycie podziałów, udział tła, skośność podziałów

Przykłady

Podstawowe użycie

# download=true pozwala dołączonemu coco8.yaml pobrać obrazy, jeśli ich brakuje.libreyolo doctor coco8.yaml download=true

Szybki przebieg, bez dekodowania obrazów

libreyolo doctor coco8.yaml download=true fast=true

Bramka CI na wybranych kontrolach

libreyolo doctor coco8.yaml download=true strict=true json=true \  only=labels,files,config

Uwagi

Kody wyjścia

0, gdy nie znaleziono błędów, 1, gdy którykolwiek z wykrytych problemów jest błędem. Przy strict=true ostrzeżenia również podnoszą kod wyjścia do 1, co jest ustawieniem odpowiednim dla bramki CI.

Problemy z użyciem mają własne kody: 2 dla nieznanego identyfikatora kontroli lub rodziny w skip albo only, 3, gdy nie można odnaleźć zbioru danych, oraz 3, gdy zbiór danych nie ma struktury detekcyjnej.

Wybór jest rozstrzygany przed skanowaniem

skip i only są rozstrzygane względem rejestru kontroli, zanim cokolwiek zostanie odczytane z dysku, więc literówka powoduje błąd natychmiast, a nie po długim przebiegu przez obrazy. Selektor, który niczego nie dopasowuje, jest błędem, a komunikat wymienia znane rodziny.

Jeśli kombinacja skip, only i fast nie pozostawia żadnych kontroli do uruchomienia, jest to również błąd, a nie ciche przejście.

Pobieranie

Zbiór danych nie jest pobierany, dopóki nie ustawiono download=true, i wykonywane są wyłącznie pobrania z adresów URL. Osadzony w pliku YAML zbioru danych skrypt pobierania w Pythonie nigdy nie jest uruchamiany przez to polecenie, niezależnie od flagi.

Zakres

Kontrole są napisane dla zbiorów danych do detekcji. Zbiór danych, którego etykiety mają strukturę pozy, segmentacji lub obróconych ramek, jest rozpoznawany i odrzucany z data_invalid, zamiast być oceniany według niewłaściwych reguł.

Wynik

Raport dla człowieka trafia na stdout, a json=true zastępuje go strukturalnym obiektem zawierającym liczby zbiorcze, statystyki zbioru danych, każdy wykryty problem oraz listę pominiętych kontroli.

Powiązane: libreyolo train, uruchomienie, przed którym to polecenie ma być wykonywane.