Suivi des expériences avec Ultralytics YOLO11 et DVC

Le suivi et la surveillance des expériences de vision par ordinateur, où les machines sont entraînées à interpréter et à comprendre les données visuelles, constituent une partie cruciale du développement et de la mise au point de modèles d'IA de vision tels que Ultralytics YOLO11. Ces expériences impliquent souvent de tester différents paramètres clés et d'enregistrer les mesures et les résultats de plusieurs cycles d'entraînement du modèle. Cela permet d'analyser les performances du modèle et d'y apporter des améliorations basées sur les données. 

Sans un système de suivi des expériences bien défini, la comparaison des résultats et la modification des modèles peuvent devenir compliquées et entraîner des erreurs. En fait, l'automatisation de ce processus est une excellente option qui peut garantir une meilleure cohérence.

C'est exactement ce que l'intégration DVCLive supportée par Ultralytics vise à faire. DVCLive offre un moyen simplifié d'enregistrer automatiquement les détails de l'expérience, de visualiser les résultats et de gérer le suivi des performances du modèle, le tout au sein d'un flux de travail unique.

Dans cet article, nous verrons comment utiliser l'intégration de DVCLive lors de la formation d'Ultralytics YOLO11. Nous examinerons également ses avantages et la manière dont elle facilite le suivi des expériences pour un meilleur développement du modèle Vision AI.

Qu'est-ce que DVCLive ?

DVCLive, créé par DVC (Data Version Control), est un outil open-source fiable conçu pour le suivi des expériences d'apprentissage automatique. La bibliothèque Python DVCLive fournit un enregistreur d'expériences en temps réel qui permet aux développeurs et aux chercheurs en IA de track les métriques et les paramètres de leurs expériences. 

Par exemple, il peut automatiquement enregistrer les principales mesures de performance du modèle, comparer les résultats entre les exécutions d'entraînement et visualiser les performances du modèle. Ces fonctionnalités permettent à DVCLive de vous aider à maintenir un flux de travail d'apprentissage automatique structuré et reproductible.

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Principales caractéristiques de DVCLive

L'intégration de DVCLive est facile à utiliser et peut améliorer vos projets de vision par ordinateur en fournissant des visualisations de données et des outils d'analyse clairs et faciles à comprendre. Voici quelques autres caractéristiques clés de DVCLive :

• Prend en charge divers frameworks : DVCLive peut être utilisé avec d'autres frameworks d'apprentissage automatique populaires. Cela facilite son intégration dans les flux de travail existants et l'amélioration des capacités de suivi des expériences.

• Graphiques interactifs : Il peut être utilisé pour générer automatiquement des graphiques interactifs à partir de données, fournissant des représentations visuelles des mesures de performance au fil du temps. 

• Conception légère : DVCLive est une bibliothèque légère, flexible et accessible, car elle peut être utilisée dans différents projets et environnements.

Pourquoi devriez-vous utiliser l'intégration DVCLive ?

En parcourant la documentation d'Ultralytics et en explorant les intégrations disponibles, vous vous poserez peut-être la question suivante : Qu'est-ce qui distingue l'intégration DVCLive et pourquoi devrais-je la choisir pour mon flux de travail ? Qu'est-ce qui distingue l'intégration DVCLive et pourquoi devrais-je la choisir pour mon flux de travail ?

Avec des intégrations telles que TensorBoard et MLflow qui fournissent également des outils pour suivre les métriques et visualiser les résultats, il est essentiel de comprendre les qualités uniques qui distinguent cette intégration. 

Voici pourquoi DVCLive pourrait être un choix idéal pour vos projets Ultralytics YOLO :

• Surcharge minimale : DVCLive est un excellent outil pour enregistrer les métriques d'expérience sans ajouter de charge de calcul ou de stockage supplémentaire. Il enregistre les journaux sous forme de texte brut ou de fichiers JSON, ce qui facilite l'intégration dans les flux de travail existants sans dépendre de services ou de bases de données externes.

• Intégration native avec DVC : conçu par l'équipe de DVC, DVCLive fonctionne parfaitement avec le système de versionnement des données et des modèles de DVC. Il permet également aux utilisateurs de track versions des ensembles de données, les points de contrôle des modèles et les changements de pipeline, ce qui le rend idéal pour les équipes qui utilisent déjà DVC pour la reproductibilité de l'apprentissage automatique.

• Compatible avec Git : DVCLive s'intègre à Git, ce qui facilite le track modifications, la comparaison des modèles et le retour aux versions précédentes, tout en conservant les données d'expérience organisées et contrôlées par version.

Démarrage avec DVCLive 

Le suivi de l'entraînement du modèleYOLO11 d'Ultralytics avec DVCLive est plus simple que vous ne le pensez. Une fois les bibliothèques nécessaires installées et configurées, vous pouvez rapidement commencer l'entraînement personnalisé de votre modèle YOLO11 .

Après l'entraînement, vous pouvez ajuster des paramètres clés tels que le nombre d'epochs (le nombre de fois où le modèle parcourt l'ensemble de données), la patience (le temps d'attente avant de s'arrêter en l'absence d'amélioration) et la taille cible de l'image (la résolution des images utilisées pour l'entraînement) afin d'améliorer la précision. Ensuite, vous pouvez utiliser l'outil de visualisation de DVCLive pour comparer différentes versions de votre modèle et analyser leurs performances.

Pour une compréhension plus détaillée du processus de formation des modèles et des meilleures pratiques, consultez notre documentation sur la formation personnalisée des modèlesYOLO d'Ultralytics .

Ensuite, nous allons voir comment installer et utiliser l'intégration DVCLive lors de l'entraînement personnalisé de YOLO11.

Installation des prérequis

Avant de commencer à former YOLO11, vous devez installer le paquetageUltralytics Python et DVCLive. Cette intégration a été conçue de manière à ce que les deux bibliothèques fonctionnent ensemble de manière transparente par défaut, de sorte que vous n'avez pas à vous soucier de configurations complexes.

L'ensemble du processus d'installation peut être réalisé en quelques minutes à l'aide d'une simple commande Pip, qui est un outil de gestion de paquets pour l'installation de bibliothèques Python , comme le montre l'image ci-dessous. 

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Une fois les paquets installés, vous pouvez configurer votre environnement et ajouter les informations d'identification nécessaires au bon fonctionnement de DVCLive. La mise en place d'un dépôt Git est également utile pour garder une track de votre code et de toute modification de vos paramètres DVCLive. 

Pour des instructions détaillées étape par étape et d'autres conseils utiles, consultez notre Guide d'installation. Si vous rencontrez des problèmes lors de l'installation des packages requis, notre Guide des problèmes courants contient des solutions et des ressources pour vous aider.

Expérimentez l'entraînement en utilisant DVCLive 

Une fois la session d'entraînement au modèle YOLO11 terminée, vous pouvez utiliser les outils de visualisation pour analyser les résultats en profondeur. Plus précisément, vous pouvez utiliser l'API de DVC pour extraire les données et les traiter avec Pandas ((une bibliothèque Python qui facilite le travail avec les données, comme l'organisation en tableaux pour l'analyse et la comparaison) pour une manipulation et une visualisation plus aisées. 

Pour une manière plus interactive et visuelle d'explorer vos résultats, vous pouvez également essayer d'utiliser le graphique des coordonnées parallèles de Plotly (un type de graphique qui montre comment différents paramètres du modèle et résultats de performance sont connectés). 

À terme, vous pouvez utiliser les informations issues de ces visualisations pour prendre de meilleures décisions concernant l'optimisation de votre modèle, le réglage des hyperparamètres ou d'autres modifications visant à améliorer ses performances globales. 

Applications de YOLO11 et de l'intégration de DVCLive

Maintenant que nous avons appris à installer et à visualiser les résultats de l'entraînement YOLO11 à l'aide de l'intégration DVCLive, explorons quelques-unes des applications que cette intégration peut améliorer.

Agriculture et agriculture de précision

Dans le domaine de l'agriculture et de la récolte, la précision peut faire toute la différence. Par exemple, les agriculteurs peuvent utiliser la prise en charge par YOLO11de la détection d'objets et de la segmentation d'instances pour identifier les maladies potentielles des cultures, track bétail et detect infestations de ravageurs. 

YOLO11 peut notamment aider à détecter les premiers signes de maladies des plantes, de parasites nuisibles ou d'animaux en mauvaise santé en analysant des images prises par des drones ou des caméras. Ces types de systèmes Vision AI permettent aux agriculteurs d'agir rapidement pour empêcher les problèmes de se propager, ce qui leur permet de gagner du temps et de réduire les pertes.

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Comme les conditions agricoles changent constamment en fonction du temps et des saisons, il est important de tester les modèles sur une variété d'images pour s'assurer qu'ils fonctionnent bien dans différentes situations. L'utilisation de l'intégration DVCLive pour l'entraînement personnalisé de YOLO11 pour les applications agricoles est un excellent moyen de track ses performances, en particulier avec des ensembles de données variés. 

Analyse du comportement des clients dans le commerce de détail

Les magasins de détail peuvent utiliser l'IA et la vision par ordinateur pour comprendre le comportement des clients et apporter des améliorations afin d'améliorer l'expérience d'achat. 

En analysant les vidéos des caméras de sécurité, YOLO11 peut track façon dont les gens se déplacent dans le magasin, les zones les plus fréquentées et la façon dont les clients interagissent avec les produits. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour créer des cartes thermiques montrant quels rayons attirent le plus l'attention, combien de temps les clients passent dans les différentes allées et si les affichages publicitaires sont remarqués. 

Grâce à cette veille stratégique, les propriétaires de magasins peuvent réorganiser les produits pour augmenter les ventes, accélérer les files d'attente aux caisses et ajuster les effectifs pour aider les clients là où et quand ils en ont le plus besoin.

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Souvent, les magasins de détail présentent des caractéristiques uniques, telles que des conditions d'éclairage, des agencements et des tailles de foule variables. En raison de ces différences, les modèles de vision par ordinateur utilisés pour analyser l'activité des magasins doivent être soigneusement testés et ajustés pour chaque emplacement afin d'en garantir la précision. Par exemple, l'intégration de DVCLive peut aider à affiner YOLO11, en le rendant plus précis et plus fiable pour les applications de vente au détail, ce qui permet de mieux comprendre le comportement des clients et les opérations du magasin.

Principaux points à retenir

L'entraînement personnalisé de YOLO11 à l'aide de l'intégration DVCLive facilite le track et l'amélioration de vos expériences de vision par ordinateur. Il enregistre automatiquement les détails importants, affiche des résultats visuels clairs et vous aide à comparer différentes versions de votre modèle. 

Que vous cherchiez à augmenter la productivité agricole ou à améliorer l'expérience d'achat dans un magasin, cette intégration garantit que vos modèles de Vision IA fonctionnent bien. Grâce au suivi des expériences, vous pouvez tester, affiner et optimiser vos modèles de manière systématique, ce qui entraîne des améliorations continues en termes de précision et de performance.

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