Maîtriser YOLOv7 : Un Guide Complet pour la Détection d'Objets Personnalisée

Comprendre le modèle YOLOv7 : un outil puissant pour la détection d'objets

YOLOv7 est un algorithme avancé de détection d'objets qui a suscité une attention significative grâce à sa précision élevée et à ses fonctionnalités innovantes. Fonctionnant à des vitesses variant de 5 FPS à 160 FPS, il représente l'avant-garde de la technologie de détection d'objets en temps réel.

Pourquoi choisir YOLOv7 ?

Avec une précision moyenne impressionnante (AP) de 56,8 % pour les applications en temps réel à 30 FPS ou plus sur des GPU comme le V100, YOLOv7 surpasse ses concurrents et les précédentes itérations du cadre YOLO. Il est particulièrement optimisé pour le calcul sur GPU, ce qui rend la variante YOLOv7-tiny un choix idéal pour les appareils mobiles et les serveurs de périphérie.

Caractéristiques clés de YOLOv7

• Entraînement rentable : L'une des caractéristiques remarquables de YOLOv7 est sa capacité à s'entraîner efficacement sur de petits ensembles de données, éliminant ainsi la nécessité de poids pré-entraînés.
• Reconnaissance communautaire : L'article officiel, "YOLOv7 : Le sac de trucs entraînables fixe un nouvel état de l'art pour les détecteurs d'objets en temps réel", publié en juillet 2022, a reçu plus de 4,3 k étoiles sur GitHub dans le mois suivant sa sortie, soulignant la popularité du modèle.

Commencer avec YOLOv7

À la fin de ce guide, vous apprendrez à ré-entraîner le modèle YOLOv7 avec un ensemble de données personnalisé et à effectuer des prédictions simples sur vos propres images.

Étape 1 : Téléchargez votre ensemble de données

Votre première tâche est de télécharger votre ensemble de données sur Google Drive. Ce guide utilise le BCCD Dataset du site Roboflow, mais vous pouvez utiliser n'importe quel ensemble de données au format compatible avec YOLO.

Assurez-vous d'inclure le chemin correct vers vos dossiers de données dans le fichier de configuration. Par exemple, un simple fichier data.yaml pourrait ressembler à ceci :

path: ../path/to/data
train: train/images
val: val/images

Étape 2 : Créer un carnet de notes

Ensuite, allez sur Google Colab pour créer un nouveau carnet de notes. Pour améliorer la vitesse d'entraînement, changez le type d'exécution en GPU en naviguant dans l'onglet 'Runtime' et en sélectionnant 'Change runtime type' avec 'GPU' comme accélérateur matériel.

Étape 3 : Préparation du code

Maintenant, connectons Google Drive, clonons le dépôt YOLOv7 et installons les dépendances nécessaires :

from google.colab import drive
dr = drive.mount('/content/drive')

!git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
%cd yolov7
!pip install -r requirements.txt

Téléchargez le modèle YOLOv7 :

Pour ce tutoriel, nous allons télécharger le modèle YOLOv7-tiny. Vous pouvez trouver différents modèles dans le dépôt.

Étape 4 : Entraînez votre modèle !

Une fois le modèle configuré, vous pouvez commencer l'entraînement. Ajustez les paramètres si nécessaire et assurez-vous de maintenir la cohérence entre le modèle et le chemin des données tout au long de la documentation.

!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --weights yolov7-tiny.pt

Étape 5 : Test des prédictions

Après l'entraînement, vous pouvez effectuer des prédictions en utilisant une image de l'ensemble de validation. Il vous suffit de changer le chemin dans le paramètre --source pour tester différentes images :

!python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img 640 --conf 0.25 --source valid/images

Suivi du processus d'entraînement

Le modèle fournira des métriques en temps réel tout au long du processus d'entraînement. Vous pouvez intégrer un outil de suivi d'expérimentations tel que Weights & Biases (W&B) pour des rapports détaillés.

Conclusion : Embrasser la puissance de YOLOv7

Avec des capacités améliorées et une convivialité accrue, YOLOv7 est un candidat de premier plan pour développer et déployer des applications de détection d'objets de manière efficace. Alors que la communauté évolue, attendez-vous à rencontrer d'autres modèles et applications innovants.

Pourquoi ne pas appliquer vos nouvelles connaissances sur YOLOv7 en construisant votre propre application d'IA ? Restez à l'écoute pour d'autres tutoriels qui approfondiront votre compréhension et vos compétences dans ce domaine passionnant !