25 de fevereiro de 2025
Saiba como pode utilizar o acompanhamento de experiências para otimizar as suas experiências Ultralytics YOLO11 com a integração DVC para um melhor desempenho do modelo.
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Acompanhar e monitorizar experiências de visão computacional, em que as máquinas são treinadas para interpretar e compreender dados visuais, é uma parte crucial do desenvolvimento e aperfeiçoamento de modelos de IA de visão como o Ultralytics YOLO11. Essas experiências geralmente envolvem o teste de diferentes parâmetros-chave e o registro de métricas e resultados de várias execuções de treinamento do modelo. Isso pode ajudar a analisar o desempenho do modelo e fazer melhorias orientadas por dados no modelo.
Sem um sistema de rastreamento de experimentos bem definido, comparar resultados e fazer alterações nos modelos pode se tornar complicado e levar a erros. Na verdade, automatizar esse processo é uma ótima opção que pode garantir uma melhor consistência.
É exatamente isso que a integração do DVCLive suportada pelo Ultralytics pretende fazer. O DVCLive fornece uma forma simplificada de registar automaticamente os detalhes da experiência, visualizar os resultados e gerir o acompanhamento do desempenho do modelo, tudo num único fluxo de trabalho.
Neste artigo, discutiremos como usar a integração DVCLive durante o treinamento Ultralytics YOLO11. Também analisaremos os seus benefícios e a forma como facilita o acompanhamento de experiências para um melhor desenvolvimento do modelo Vision AI .
O DVCLive, criado pela DVC (Data Version Control), é uma ferramenta fiável de código aberto concebida para acompanhar experiências de aprendizagem automática. A biblioteca DVCLive Python fornece um registador de experiências em tempo real que permite aos programadores e investigadores de IA track as métricas e os parâmetros das suas experiências.
Por exemplo, ele pode registrar automaticamente as principais métricas de desempenho do modelo, comparar resultados entre execuções de treinamento e visualizar o desempenho do modelo. Esses recursos permitem que o DVCLive ajude você a manter um fluxo de trabalho de aprendizado de máquina estruturado e reproduzível.
A integração do DVCLive é fácil de usar e pode melhorar seus projetos de visão computacional, fornecendo visualizações de dados e ferramentas de análise claras e fáceis de entender. Aqui estão alguns outros recursos importantes do DVCLive:
À medida que percorre a documentaçãoUltralytics e explora as integrações disponíveis, poderá dar por si a perguntar: O que distingue a integração DVCLive e porque é que a devo escolher para o meu fluxo de trabalho?
Com integrações como o TensorBoard e o MLflow, que também fornecem ferramentas para rastrear métricas e visualizar resultados, é essencial entender as qualidades únicas que fazem essa integração se destacar.
Eis por que razão o DVCLive pode ser a escolha ideal para os seus projectos Ultralytics YOLO :
O rastreamento do treinamento do modelo Ultralytics YOLO11 com o DVCLive é mais simples do que se imagina. Uma vez instaladas e configuradas as bibliotecas necessárias, pode começar rapidamente a treinar o seu modelo YOLO11 de forma personalizada.
Após o treinamento, você pode ajustar configurações importantes como epochs (o número de vezes que o modelo percorre todo o conjunto de dados), patience (quanto tempo esperar antes de parar se não houver melhoria) e target image size (a resolução das imagens usadas para treinamento) para melhorar a precisão. Em seguida, você pode usar a ferramenta de visualização do DVCLive para comparar diferentes versões do seu modelo e analisar seu desempenho.
Para uma compreensão mais detalhada do processo de formação de modelos e das melhores práticas, consulte a nossa documentação sobre a formação personalizada dos modelos Ultralytics YOLO .
De seguida, vamos ver como instalar e utilizar a integração DVCLive durante o treino personalizado YOLO11.
Antes de poder começar a treinar YOLO11, terá de instalar o pacoteUltralytics Python e o DVCLive. Esta integração foi concebida de forma a que ambas as bibliotecas funcionem em conjunto sem problemas por defeito, pelo que não precisa de se preocupar com configurações complexas.
Todo o processo de instalação pode ser concluído em apenas alguns minutos com um único comando Pip, que é uma ferramenta de gestão de pacotes para instalar bibliotecas Python , como mostra a imagem abaixo.
Depois de instalar os pacotes, pode configurar o seu ambiente e adicionar as credenciais necessárias para garantir que o DVCLive funciona sem problemas. A configuração de um repositório Git também é útil para manter track do seu código e de quaisquer alterações às definições do DVCLive.
Para instruções detalhadas passo a passo e outras dicas úteis, consulte nosso Guia de Instalação. Caso você encontre algum problema ao instalar os pacotes necessários, nosso Guia de Problemas Comuns tem soluções e recursos para ajudá-lo.
Após a conclusão da sessão de treino do modelo YOLO11 , pode utilizar as ferramentas de visualização para analisar os resultados em profundidade. Especificamente, pode utilizar a API do DVC para extrair os dados e processá-los com o Pandas ((uma biblioteca Python que facilita o trabalho com dados, como organizá-los em tabelas para análise e comparação) para facilitar o manuseamento e a visualização.
Para uma forma mais interativa e visual de explorar seus resultados, você também pode experimentar usar o gráfico de coordenadas paralelas do Plotly (um tipo de gráfico que mostra como diferentes parâmetros do modelo e resultados de desempenho estão conectados).
Em última análise, você pode usar os insights dessas visualizações para tomar melhores decisões sobre a otimização de seu modelo, ajuste de hiperparâmetros ou fazer outras modificações para impulsionar seu desempenho geral.
Agora que aprendemos a instalar e a visualizar os resultados YOLO11 treino YOLO11 utilizando a integração DVCLive, vamos explorar algumas das aplicações que esta integração pode melhorar.
No que diz respeito à agricultura e à colheita de alimentos, a precisão pode fazer uma enorme diferença. Por exemplo, os agricultores podem utilizar o suporte do YOLO11para deteção de objectos e segmentação de instâncias para identificar potenciais doenças das culturas, track gado e detect infestações de pragas.
Em particular, YOLO11 pode ajudar a detetar sinais precoces de doenças das plantas, pragas nocivas ou animais pouco saudáveis, analisando imagens de drones ou câmaras. Estes tipos de sistemas de IA de visão permitem que os agricultores actuem rapidamente para impedir a propagação dos problemas, poupando tempo e reduzindo as perdas.
Uma vez que as condições agrícolas mudam constantemente com o tempo e as estações, é importante testar modelos numa variedade de imagens para garantir que têm um bom desempenho em diferentes situações. A utilização da integração DVCLive para treinar YOLO11 de forma personalizada para aplicações agrícolas é uma óptima forma de track o seu desempenho, especialmente com diversos conjuntos de dados.
As lojas de varejo podem usar IA e visão computacional para entender o comportamento do cliente e fazer melhorias para aprimorar a experiência de compra.
Ao analisar os vídeos das câmaras de segurança, YOLO11 pode track a forma como as pessoas se movimentam na loja, quais as áreas com maior tráfego pedonal e como os compradores interagem com os produtos. Estes dados podem depois ser utilizados para criar mapas de calor que mostram quais as prateleiras que chamam mais a atenção, quanto tempo os clientes passam nos diferentes corredores e se os expositores de publicidade estão a ser notados.
Com essa inteligência de negócios, os proprietários de lojas podem reorganizar os produtos para aumentar as vendas, acelerar as filas de checkout e ajustar a equipe para ajudar os clientes onde e quando eles mais precisam.
Muitas vezes, as lojas de varejo têm caraterísticas exclusivas, como condições de iluminação, layouts e tamanhos de multidão variados. Devido a estas diferenças, os modelos de visão por computador utilizados para analisar a atividade da loja têm de ser cuidadosamente testados e ajustados a cada local para garantir a precisão. Por exemplo, a integração do DVCLive pode ajudar a afinar YOLO11, tornando-o mais preciso e fiável para aplicações de retalho, permitindo uma melhor perceção do comportamento do cliente e das operações da loja.
O treino personalizado YOLO11 enquanto utiliza a integração DVCLive facilita o track e a melhoria das suas experiências de visão computacional. Regista automaticamente detalhes importantes, mostra resultados visuais claros e ajuda-o a comparar diferentes versões do seu modelo.
Esteja você tentando aumentar a produtividade agrícola ou melhorar a experiência de compra em uma loja, esta integração garante que seus modelos de Visão de IA tenham um bom desempenho. Com o rastreamento de experimentos, você pode testar, refinar e otimizar seus modelos sistematicamente, levando a melhorias contínuas na precisão e no desempenho.
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