YOLOv4

Cài đặt

YOLOv4 không cần extra ngoài package cơ sở.

pip install libreyolo

Dự đoán

Họ mô hình này chỉ dành cho inference: train() phát sinh NotImplementedError, vì vậy trang này không có phần Huấn luyện. Dự đoán, xác thực và xuất đều được hỗ trợ. Trọng số được tải về từ Hugging Face trong lần sử dụng đầu tiên và được lưu vào bộ nhớ đệm cục bộ.

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreYOLO4b.pt")result = model(SAMPLE_IMAGE, save=True) for box in result.boxes:    print(box.cls, box.conf, box.xyxy)

libreyolo predict model=LibreYOLO4b.pt source=https://raw.githubusercontent.com/LibreYOLO/libreyolo/release/libreyolo/assets/parkour.jpg save=True

Đối tượng Results trả về cũng là đối tượng mà mọi họ mô hình đều trả về, vì vậy việc chuyển sang detector khác chỉ cần thay đổi một dòng. conf lọc theo ngưỡng độ tin cậy, còn iou lọc theo ngưỡng NMS, được áp dụng sau phép scale tâm scale_x_y riêng của mỗi head. Xem dự đoán để biết về nguồn, xử lý luồng và kết quả.

Xác thực

val() trả về dictionary gồm các key metrics/ cho precision, recall, mAP 50 và mAP 50-95, được đo trên mọi dataset có định dạng bạn dùng để xác thực.

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreYOLO4b.pt")metrics = model.val(data="my-dataset.yaml") print(metrics["metrics/mAP50-95"])print(metrics["metrics/mAP50"])

libreyolo val model=LibreYOLO4b.pt data=my-dataset.yaml

Xuất

Artifact đã xuất được tải lại qua LibreYOLO() dựa trên hậu tố tệp, vì vậy tệp .onnx hoặc .engine hoạt động như checkpoint và trả về cùng đối tượng Results. Bạn cũng có thể chạy graph trong runtime thuần túy không cài LibreYOLO, nhưng khi đó phải tự viết bước tiền xử lý và hậu xử lý.

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreYOLO4b.pt")model.export(format="onnx")model.export(format="tensorrt", half=True)

libreyolo export model=LibreYOLO4b.pt format=onnxlibreyolo export model=LibreYOLO4b.pt format=tensorrt half=True

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE # Factory định tuyến dựa trên hậu tố tệp, vì vậy artifact đã xuất tải# như mọi checkpoint và trả về cùng đối tượng Results.model = LibreYOLO("LibreYOLO4b.onnx")result = model(SAMPLE_IMAGE) print(result.boxes.xyxy)

Checkpoint

Mọi tệp trọng số đã phát hành cho họ mô hình này.

Giấy phép

Trích dẫn

@misc{bochkovskiy2020yolov4,
      title={YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection}, 
      author={Alexey Bochkovskiy and Chien-Yao Wang and Hong-Yuan Mark Liao},
      year={2020},
      eprint={2004.10934},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}