快速开始¶
MindYOLO 快速入门¶
本文简要介绍MindYOLO中内置的命令行工具的使用方法。
使用预训练模型进行推理¶
- 从model zoo中选择一个模型及其配置文件,例如,
./configs/yolov7/yolov7.yaml
. - 从model zoo中下载相应的预训练模型权重文件。
- 使用内置配置进行推理,请运行以下命令:
# NPU (默认)
python demo/predict.py --config ./configs/yolov7/yolov7.yaml --weight=/path_to_ckpt/WEIGHT.ckpt --image_path /path_to_image/IMAGE.jpg
# GPU
python demo/predict.py --config ./configs/yolov7/yolov7.yaml --weight=/path_to_ckpt/WEIGHT.ckpt --image_path /path_to_image/IMAGE.jpg --device_target=GPU
有关命令行参数的详细信息,请参阅demo/predict.py -h
,或查看其源代码。
- 要在CPU上运行,请将device_target的值修改为CPU.
- 结果将保存在
./detect_results
目录下
使用命令行进行训练和评估¶
- 按照YOLO格式准备您的数据集。如果使用COCO数据集(YOLO格式)进行训练,请从yolov5或darknet准备数据集.
coco/
{train,val}2017.txt
annotations/
instances_{train,val}2017.json
images/
{train,val}2017/
00000001.jpg
...
# image files that are mentioned in the corresponding train/val2017.txt
labels/
{train,val}2017/
00000001.txt
...
# label files that are mentioned in the corresponding train/val2017.txt
- 在多卡NPU/GPU上进行分布式模型训练,以8卡为例:
mpirun --allow-run-as-root -n 8 python train.py --config ./configs/yolov7/yolov7.yaml --is_parallel True
- 在单卡NPU/GPU/CPU上训练模型:
python train.py --config ./configs/yolov7/yolov7.yaml
- 在单卡NPU/GPU/CPU上评估模型的精度:
python test.py --config ./configs/yolov7/yolov7.yaml --weight /path_to_ckpt/WEIGHT.ckpt
mpirun --allow-run-as-root -n 8 python test.py --config ./configs/yolov7/yolov7.yaml --weight /path_to_ckpt/WEIGHT.ckpt --is_parallel True
注意:默认超参为8卡训练,单卡情况需调整部分参数。 默认设备为Ascend,您可以指定'device_target'的值为Ascend/GPU/CPU。
* 有关更多选项,请参阅 train/test.py -h
.
* 在云脑上进行训练,请在这里查看
部署¶
请在这里查看.
在代码中使用MindYOLO API¶
敬请期待