कस्टम डेटासेट पर YOLO-NAS को प्रशिक्षित करें।

योलो-एनएएस आर्किटेक्चर बाहर है! नया YOLO-NAS अद्वितीय सटीकता-गति प्रदर्शन के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन प्रदान करता है, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7 और YOLOv8 जैसे अन्य मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

हम समझेंगे कि कस्टम डेटासेट पर YOLO-NAS को कैसे प्रशिक्षित किया जाए। मैं रोबोफ्लो डेटासेट का उपयोग करने वाला हूं।

डेटासेट लिंक -https://universe.roboflow.com/object-detect-dmjpt/waste-9cbfm

हम अपने डेटासेट की ट्रेनिंग के लिए google colab का इस्तेमाल करेंगे

YOLO-NAS स्टार्टर नोटबुक —https://colab.research.google.com/drive/1q0RmeVRzLwRXW-h9dPFSOchwJkThUy6d?pli=1&authuser=4

चरण 1. आवश्यक पुस्तकालय की स्थापना में कुछ मिनट लग सकते हैं।

चरण 2. आगे बढ़ने से पहले रनटाइम को पुनरारंभ करें महत्वपूर्ण चरण

चरण 3. पूर्व-प्रशिक्षित भार — yolo_nas_s डाउनलोड करें या अपनी आवश्यकताओं पर निर्भर करें।

मेरे मामले में सही मॉडल = yolo_nas_s का उल्लेख करने के लिए अगला कोड सेल चलाएं।

इस उपरोक्त सेल को चलाएं।

चरण 4. कस्टम डेटासेट पर YOLO-NAS को फ़ाइन ट्यूनिंग करें

जांचें कि निर्देशिका बनाई गई है

चरण 5. रोबोफ्लो से डेटासेट लें मैंने पहले ही शीर्ष पर डेटासेट लिंक का उल्लेख किया है।

SuperGradients DataLoaders द्वारा प्रदान किए गए आवश्यक मॉड्यूल को आयात करने के लिए इस उपरोक्त सेल कोड को चलाएं।

प्रशिक्षण के लिए डेटासेट लोड करते समय सबसे महत्वपूर्ण चरण।

यदि आवश्यक हो तो बैच आकार बदलें मैंने इसे बदल दिया है 4.

अब डेटासेट का निरीक्षण करें सबसे अच्छी बात यह है कि सुपरग्रेडिएंट्स ने ट्रांसफॉर्मेशन जोड़े हैं

यह सब नीचे दिखाए गए कोड सेल में चलाएँ।

चरण 6। जैसा कि मैंने पहले ही उल्लेख किया है कि मैं इस प्रशिक्षण के लिए yolo_nas_s मॉडल का उपयोग कर रहा हूँ।

मेट्रिक्स और प्रशिक्षण पैरामीटर्स को परिभाषित करना

प्रयोग निगरानी उपकरणों के साथ एकीकरण। SuperGradients में Tensorboard, weights and Biases, ClearML, और DagsHub के साथ देशी एकीकरण हैं।

चरण 7. प्रशिक्षण शुरू करें।

ट्रेनिंग का आउटपुट हम इस तरह देखते हैं आउटपुट प्रदर्शित करने में समय लगेगा।

अंत में प्रशिक्षण समाप्त हो गया। आपको चेकपॉइंट फोल्डर में अपना सर्वश्रेष्ठ और अंतिम वजन मिलेगा।

चरण 8. परीक्षण सेट पर सर्वश्रेष्ठ प्रशिक्षित मॉडल का मूल्यांकन करना।

चरण 9. सर्वोत्तम मॉडल का उपयोग करके पता लगाने दें।

A. छवियों के लिए।

इसे नीचे दिए गए कोड सेल में चलाएं किसी भी छवि का उपयोग उचित पथ दें और यह अनुमानित परिणाम प्रदर्शित करता है

बी। वीडियो के लिए।

आउटपुट सामग्री फ़ोल्डर में .mp4 प्रारूप में संग्रहीत किया जाएगा।

धन्यवाद

मैंने इस विषय पर ट्यूटोरियल वीडियो भी बनाया है आप इसे मेरे YouTube चैनल पर देख सकते हैं।

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