0


Jetson NX + yolov5 v5.0 + TensorRT加速+调用usb摄像头

上一篇笔记记录了如何使用yolov5使用usb摄像头使用权重进行测试,测试效果如下

本篇文章具体操作步骤如下就可以了,切记版本要对应 ,我产生这个错误的原因就是版本问题,成功转换但是还是卡顿,估计是硬件usb问题,加速以后帧率得到了明显提升

  1. git clone -b v5.0 https://github.com/ultralytics/yolov5.git
  2. git clone -b yolov5-v5.0 https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git
  1. cd yolov5/
  2. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ ls
  3. best.wts data detect.py Dockerfile gen_wts.py hubconf.py LICENSE models __pycache__ README.md requirements.txt runs test.py train.py tutorial.ipynb utils wandb weights
  4. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ git clone -b yolov5-v5.0 https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git
  5. Cloning into 'tensorrtx'...
  6. remote: Enumerating objects: 2238, done.
  7. remote: Counting objects: 100% (5/5), done.
  8. remote: Compressing objects: 100% (5/5), done.
  9. remote: Total 2238 (delta 0), reused 1 (delta 0), pack-reused 2233
  10. Receiving objects: 100% (2238/2238), 1.85 MiB | 313.00 KiB/s, done.
  11. Resolving deltas: 100% (1431/1431), done.
  12. Note: checking out '791c8a4484ac08ab8808c347f5b900bdf49e15c1'.
  13. You are in 'detached HEAD' state. You can look around, make experimental
  14. changes and commit them, and you can discard any commits you make in this
  15. state without impacting any branches by performing another checkout.
  16. If you want to create a new branch to retain commits you create, you may
  17. do so (now or later) by using -b with the checkout command again. Example:
  18. git checkout -b <new-branch-name>
  19. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ ls
  20. best.wts data detect.py Dockerfile gen_wts.py hubconf.py LICENSE models __pycache__ README.md requirements.txt runs tensorrtx test.py train.py tutorial.ipynb utils wandb weights
  21. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ cd tensorrtx/
  22. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx$ ls
  23. alexnet crnn detr googlenet inception lprnet psenet refinedet retinaface senet tsm unet yolov3-spp yolov5
  24. arcface dbnet Dockerfile hrnet lenet mnasnet rcnn repvgg retinafaceAntiCov shufflenetv2 tutorials vgg yolov3-tiny
  25. centernet densenet efficientnet ibnnet LICENSE mobilenet README.md resnet scaled-yolov4 squeezenet ufld yolov3 yolov4
  26. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx$ cd yolov5/
  27. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5$ ls
  28. calibrator.cpp calibrator.h CMakeLists.txt common.hpp cuda_utils.h gen_wts.py logging.h macros.h README.md samples utils.h yololayer.cu yololayer.h yolov5.cpp yolov5_trt.py
  29. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5$ cp gen_wts.py ../../
  30. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5$ ls
  31. calibrator.cpp calibrator.h CMakeLists.txt common.hpp cuda_utils.h gen_wts.py logging.h macros.h README.md samples utils.h yololayer.cu yololayer.h yolov5.cpp yolov5_trt.py
  32. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5$ cd ../..
  33. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ ls
  34. best.wts data detect.py Dockerfile gen_wts.py hubconf.py LICENSE models __pycache__ README.md requirements.txt runs tensorrtx test.py train.py tutorial.ipynb utils wandb weights
  35. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$
  36. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ python3 gen_wts.py -w weights/yolov5s.pt -o yolov5s.wts
  37. Matplotlib created a temporary config/cache directory at /tmp/matplotlib-ato3ywnd because the default path (/home/nvidia/.cache/matplotlib) is not a writable directory; it is highly recommended to set the MPLCONFIGDIR environment variable to a writable directory, in particular to speed up the import of Matplotlib and to better support multiprocessing.
  38. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ ls
  39. best.wts detect.py gen_wts.py LICENSE __pycache__ requirements.txt tensorrtx train.py utils weights
  40. data Dockerfile hubconf.py models README.md runs test.py tutorial.ipynb wandb yolov5s.wts
  41. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ ll
  42. total 478892
  43. drwxrwxr-x 12 nvidia nvidia 4096 12 29 13:16 ./
  44. drwxr-xr-x 46 nvidia nvidia 4096 12 29 13:10 ../
  45. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 424088219 12 29 09:42 best.wts
  46. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 29 09:51 data/
  47. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 8816 12 26 17:12 detect.py
  48. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 1809 12 21 13:16 Dockerfile
  49. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 3610 12 21 13:16 .dockerignore
  50. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 1358 12 29 13:16 gen_wts.py
  51. drwxrwxr-x 8 nvidia nvidia 4096 12 28 13:01 .git/
  52. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 75 12 21 13:16 .gitattributes
  53. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 21 13:16 .github/
  54. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 3976 12 21 13:16 .gitignore*
  55. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 5510 12 21 13:16 hubconf.py
  56. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 35126 12 21 13:16 LICENSE
  57. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 21 14:16 models/
  58. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 21 14:16 __pycache__/
  59. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 11191 12 21 13:16 README.md*
  60. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 599 12 21 13:16 requirements.txt*
  61. drwxr-xr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 22 16:39 runs/
  62. drwxrwxr-x 41 nvidia nvidia 4096 12 29 13:10 tensorrtx/
  63. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 16976 12 21 13:16 test.py
  64. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 33779 12 21 13:16 train.py
  65. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 394029 12 21 13:16 tutorial.ipynb
  66. drwxrwxr-x 6 nvidia nvidia 4096 12 27 13:29 utils/
  67. drwxrwxr-x 15 nvidia nvidia 4096 12 22 15:52 wandb/
  68. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 28 13:05 weights/
  69. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 65675318 12 29 13:17 yolov5s.wts
  70. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ cp yolov5s.wts te
  71. tensorrtx/ test.py
  72. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ cp yolov5s.wts te
  73. tensorrtx/ test.py
  74. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ cp yolov5s.wts tensorrtx/
  75. alexnet/ densenet/ .github/ inception/ mobilenet/ repvgg/ senet/ ufld/ yolov3-tiny/
  76. arcface/ detr/ .gitignore lenet/ psenet/ resnet/ shufflenetv2/ unet/ yolov4/
  77. centernet/ Dockerfile googlenet/ LICENSE rcnn/ retinaface/ squeezenet/ vgg/ yolov5/
  78. crnn/ efficientnet/ hrnet/ lprnet/ README.md retinafaceAntiCov/ tsm/ yolov3/
  79. dbnet/ .git/ ibnnet/ mnasnet/ refinedet/ scaled-yolov4/ tutorials/ yolov3-spp/
  80. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ cp yolov5s.wts tensorrtx/yolov5/
  81. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ ls
  82. best.wts detect.py gen_wts.py LICENSE __pycache__ requirements.txt tensorrtx train.py utils weights
  83. data Dockerfile hubconf.py models README.md runs test.py tutorial.ipynb wandb yolov5s.wts
  84. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ mkdir build
  85. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ cd tensorrtx/yolov5/
  86. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5$ ls
  87. calibrator.cpp calibrator.h CMakeLists.txt common.hpp cuda_utils.h gen_wts.py logging.h macros.h README.md samples utils.h yololayer.cu yololayer.h yolov5.cpp yolov5s.wts yolov5_trt.py
  88. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5$ mkdir build
  89. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5$ cd build/
  90. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ ls
  91. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ cp ../
  92. build/ calibrator.h common.hpp gen_wts.py macros.h samples/ yololayer.cu yolov5.cpp yolov5_trt.py
  93. calibrator.cpp CMakeLists.txt cuda_utils.h logging.h README.md utils.h yololayer.h yolov5s.wts
  94. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ cp ../yolov5s.wts .
  95. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ cmake ..
  96. CMake Deprecation Warning at CMakeLists.txt:1 (cmake_minimum_required):
  97. Compatibility with CMake < 2.8.12 will be removed from a future version of
  98. CMake.
  99. Update the VERSION argument <min> value or use a ...<max> suffix to tell
  100. CMake that the project does not need compatibility with older versions.
  101. -- The C compiler identification is GNU 7.5.0
  102. -- The CXX compiler identification is GNU 7.5.0
  103. -- Detecting C compiler ABI info
  104. -- Detecting C compiler ABI info - done
  105. -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc - skipped
  106. -- Detecting C compile features
  107. -- Detecting C compile features - done
  108. -- Detecting CXX compiler ABI info
  109. -- Detecting CXX compiler ABI info - done
  110. -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ - skipped
  111. -- Detecting CXX compile features
  112. -- Detecting CXX compile features - done
  113. -- Found CUDA: /usr/local/cuda-10.2 (found version "10.2")
  114. -- Found OpenCV: /usr (found version "4.1.1")
  115. -- Configuring done
  116. -- Generating done
  117. -- Build files have been written to: /home/nvidia/yolov5/tensorrtx/yolov5/build
  118. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ make -j6
  119. [ 20%] Building NVCC (Device) object CMakeFiles/myplugins.dir/myplugins_generated_yololayer.cu.o
  120. /home/nvidia/yolov5/tensorrtx/yolov5/yololayer.h(86): warning: function "nvinfer1::IPluginV2Ext::configurePlugin(const nvinfer1::Dims *, int, const nvinfer1::Dims *, int, const nvinfer1::DataType *, const nvinfer1::DataType *, const __nv_bool *, const __nv_bool *, nvinfer1::PluginFormat, int)" is hidden by "nvinfer1::YoloLayerPlugin::configurePlugin" -- virtual function override intended?
  121. /home/nvidia/yolov5/tensorrtx/yolov5/yololayer.h(86): warning: function "nvinfer1::IPluginV2Ext::configurePlugin(const nvinfer1::Dims *, int, const nvinfer1::Dims *, int, const nvinfer1::DataType *, const nvinfer1::DataType *, const bool *, const bool *, nvinfer1::PluginFormat, int)" is hidden by "nvinfer1::YoloLayerPlugin::configurePlugin" -- virtual function override intended?
  122. [ 40%] Linking CXX shared library libmyplugins.so
  123. [ 40%] Built target myplugins
  124. [ 80%] Building CXX object CMakeFiles/yolov5.dir/yolov5.cpp.o
  125. [ 80%] Building CXX object CMakeFiles/yolov5.dir/calibrator.cpp.o
  126. [100%] Linking CXX executable yolov5
  127. [100%] Built target yolov5
  128. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ ls
  129. CMakeCache.txt CMakeFiles cmake_install.cmake libmyplugins.so Makefile yolov5 yolov5s.wts
  130. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ sudo ./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine s
  131. [sudo] password for nvidia:
  132. Loading weights: yolov5s.wts
  133. Building engine, please wait for a while...
  134. Build engine successfully!
  135. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$
  136. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$
  137. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$
  138. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$
  139. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$
  140. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$
  141. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$
  142. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$
  143. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$
  144. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$
  145. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$
  146. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ ls
  147. CMakeCache.txt CMakeFiles cmake_install.cmake libmyplugins.so Makefile yolov5 yolov5s.engine yolov5s.wts
  148. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$
  1. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ python3 train.py --img 640 --batch 8 --epochs 300 --data data/coco128.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt --device '0'
  2. Matplotlib created a temporary config/cache directory at /tmp/matplotlib-hm4x9a5_ because the default path (/home/nvidia/.cache/matplotlib) is not a writable directory; it is highly recommended to set the MPLCONFIGDIR environment variable to a writable directory, in particular to speed up the import of Matplotlib and to better support multiprocessing.
  3. github: skipping check (offline)
  4. YOLOv5 🚀 v5.0-0-gf5b8f7d5 torch 1.9.0 CUDA:0 (Xavier, 31927.26953125MB)
  5. Namespace(adam=False, artifact_alias='latest', batch_size=8, bbox_interval=-1, bucket='', cache_images=False, cfg='models/yolov5s.yaml', data='data/coco128.yaml', device='0', entity=None, epochs=300, evolve=False, exist_ok=False, global_rank=-1, hyp='data/hyp.scratch.yaml', image_weights=False, img_size=[640, 640], label_smoothing=0.0, linear_lr=False, local_rank=-1, multi_scale=False, name='exp', noautoanchor=False, nosave=False, notest=False, project='runs/train', quad=False, rect=False, resume=False, save_dir='runs/train/exp17', save_period=-1, single_cls=False, sync_bn=False, total_batch_size=8, upload_dataset=False, weights='weights/yolov5s.pt', workers=8, world_size=1)
  6. tensorboard: Start with 'tensorboard --logdir runs/train', view at http://localhost:6006/
  7. 2022-12-29 14:30:11.401327: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:48] Successfully opened dynamic library libcudart.so.10.2
  8. hyperparameters: lr0=0.01, lrf=0.2, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=0.05, cls=0.5, cls_pw=1.0, obj=1.0, obj_pw=1.0, iou_t=0.2, anchor_t=4.0, fl_gamma=0.0, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.0
  9. wandb: Currently logged in as: junxing. Use `wandb login --relogin` to force relogin
  10. wandb: Tracking run with wandb version 0.13.7
  11. wandb: Run data is saved locally in /home/nvidia/yolov5/wandb/run-20221229_143028-3d4ixpx4
  12. wandb: Run `wandb offline` to turn off syncing.
  13. wandb: Syncing run exp17
  14. wandb: ⭐️ View project at https://wandb.ai/junxing/YOLOv5
  15. wandb: 🚀 View run at https://wandb.ai/junxing/YOLOv5/runs/3d4ixpx4
  16. from n params module arguments
  17. 0 -1 1 3520 models.common.Focus [3, 32, 3]
  18. 1 -1 1 18560 models.common.Conv [32, 64, 3, 2]
  19. 2 -1 1 18816 models.common.C3 [64, 64, 1]
  20. 3 -1 1 73984 models.common.Conv [64, 128, 3, 2]
  21. 4 -1 1 156928 models.common.C3 [128, 128, 3]
  22. 5 -1 1 295424 models.common.Conv [128, 256, 3, 2]
  23. 6 -1 1 625152 models.common.C3 [256, 256, 3]
  24. 7 -1 1 1180672 models.common.Conv [256, 512, 3, 2]
  25. 8 -1 1 656896 models.common.SPP [512, 512, [5, 9, 13]]
  26. 9 -1 1 1182720 models.common.C3 [512, 512, 1, False]
  27. 10 -1 1 131584 models.common.Conv [512, 256, 1, 1]
  28. 11 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest']
  29. 12 [-1, 6] 1 0 models.common.Concat [1]
  30. 13 -1 1 361984 models.common.C3 [512, 256, 1, False]
  31. 14 -1 1 33024 models.common.Conv [256, 128, 1, 1]
  32. 15 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest']
  33. 16 [-1, 4] 1 0 models.common.Concat [1]
  34. 17 -1 1 90880 models.common.C3 [256, 128, 1, False]
  35. 18 -1 1 147712 models.common.Conv [128, 128, 3, 2]
  36. 19 [-1, 14] 1 0 models.common.Concat [1]
  37. 20 -1 1 296448 models.common.C3 [256, 256, 1, False]
  38. 21 -1 1 590336 models.common.Conv [256, 256, 3, 2]
  39. 22 [-1, 10] 1 0 models.common.Concat [1]
  40. 23 -1 1 1182720 models.common.C3 [512, 512, 1, False]
  41. 24 [17, 20, 23] 1 229245 models.yolo.Detect [80, [[10, 13, 16, 30, 33, 23], [30, 61, 62, 45, 59, 119], [116, 90, 156, 198, 373, 326]], [128, 256, 512]]
  42. /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/functional.py:718: UserWarning: Named tensors and all their associated APIs are an experimental feature and subject to change. Please do not use them for anything important until they are released as stable. (Triggered internally at /media/nvidia/NVME/pytorch/pytorch-v1.9.0/c10/core/TensorImpl.h:1156.)
  43. return torch.max_pool2d(input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode)
  44. Model Summary: 283 layers, 7276605 parameters, 7276605 gradients, 17.2 GFLOPS
  45. Transferred 360/362 items from weights/yolov5s.pt
  46. Scaled weight_decay = 0.0005
  47. Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other
  48. train: Scanning '../coco128/labels/train2017.cache' images and labels... 126 found, 2 missing, 0 empty, 0 corrupted: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████| 128/128 [00:00<?, ?it/s]
  49. val: Scanning '../coco128/labels/train2017.cache' images and labels... 126 found, 2 missing, 0 empty, 0 corrupted: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████| 128/128 [00:00<?, ?it/s]
  50. [W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool)
  51. [W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool)
  52. [W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool)
  53. [W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool)
  54. [W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool)
  55. [W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool)
  56. [W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool)
  57. [W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool)
  58. Plotting labels...
  59. Images sizes do not match. This will causes images to be display incorrectly in the UI.
  60. autoanchor: Analyzing anchors... anchors/target = 4.26, Best Possible Recall (BPR) = 0.9946
  61. Image sizes 640 train, 640 test
  62. Using 8 dataloader workers
  63. Logging results to runs/train/exp17
  64. Starting training for 300 epochs...
  65. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  66. 0/299 3.17G 0.0442 0.07578 0.02213 0.1421 140 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:41<00:00, 2.57s/it]
  67. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [01:05<00:00, 8.15s/it]
  68. all 128 929 0.725 0.561 0.662 0.43
  69. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  70. 1/299 3.1G 0.04494 0.06365 0.02356 0.1321 69 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:10<00:00, 1.54it/s]
  71. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.45it/s]
  72. all 128 929 0.774 0.537 0.667 0.437
  73. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  74. 2/299 3.1G 0.04451 0.06662 0.0223 0.1334 87 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:10<00:00, 1.54it/s]
  75. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.44it/s]
  76. all 128 929 0.727 0.572 0.672 0.443
  77. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  78. 3/299 3.1G 0.04466 0.06558 0.02245 0.1327 76 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:10<00:00, 1.55it/s]
  79. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.44it/s]
  80. all 128 929 0.663 0.619 0.679 0.446
  81. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  82. 4/299 3.1G 0.04557 0.07736 0.02223 0.1452 73 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:09<00:00, 1.64it/s]
  83. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.45it/s]
  84. all 128 929 0.695 0.614 0.693 0.454
  85. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  86. 5/299 3.1G 0.04385 0.07084 0.0197 0.1344 117 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:09<00:00, 1.75it/s]
  87. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.44it/s]
  88. all 128 929 0.646 0.656 0.696 0.461
  89. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  90. 6/299 3.1G 0.04499 0.06289 0.02026 0.1281 77 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:09<00:00, 1.75it/s]
  91. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.48it/s]
  92. all 128 929 0.675 0.664 0.705 0.469
  93. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  94. 7/299 3.1G 0.04207 0.06669 0.01943 0.1282 123 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:09<00:00, 1.75it/s]
  95. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.45it/s]
  96. all 128 929 0.719 0.676 0.721 0.476
  97. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  98. 8/299 3.1G 0.04414 0.06026 0.01744 0.1218 148 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:09<00:00, 1.75it/s]
  99. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.47it/s]
  100. all 128 929 0.75 0.668 0.732 0.491
  101. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  102. 9/299 3.1G 0.04522 0.06948 0.01774 0.1324 172 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:09<00:00, 1.75it/s]
  103. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.45it/s]
  104. all 128 929 0.725 0.683 0.737 0.497
  105. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  106. 10/299 3.1G 0.04339 0.06594 0.01733 0.1267 104 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:09<00:00, 1.76it/s]
  107. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  108. all 128 929 0.745 0.683 0.746 0.501
  109. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  110. 11/299 3.1G 0.04296 0.06258 0.01685 0.1224 101 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:09<00:00, 1.76it/s]
  111. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  112. all 128 929 0.801 0.66 0.755 0.509
  113. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  114. 12/299 3.1G 0.0403 0.05817 0.0126 0.1111 78 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:09<00:00, 1.75it/s]
  115. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  116. all 128 929 0.783 0.684 0.764 0.517
  117. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  118. 13/299 3.1G 0.04093 0.05994 0.01548 0.1164 112 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:09<00:00, 1.78it/s]
  119. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  120. all 128 929 0.851 0.655 0.766 0.512
  121. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  122. 14/299 3.1G 0.04291 0.05732 0.01556 0.1158 67 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.84it/s]
  123. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.48it/s]
  124. all 128 929 0.773 0.702 0.783 0.53
  125. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  126. 15/299 3.1G 0.04174 0.06289 0.01372 0.1183 63 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.81it/s]
  127. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  128. all 128 929 0.832 0.696 0.796 0.551
  129. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  130. 16/299 3.1G 0.04131 0.06024 0.01357 0.1151 73 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.85it/s]
  131. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.48it/s]
  132. all 128 929 0.749 0.751 0.799 0.552
  133. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  134. 17/299 3.1G 0.04215 0.05766 0.0153 0.1151 82 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.85it/s]
  135. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  136. all 128 929 0.806 0.717 0.808 0.558
  137. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  138. 18/299 3.1G 0.03997 0.05508 0.01392 0.109 95 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.81it/s]
  139. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.53it/s]
  140. all 128 929 0.791 0.745 0.816 0.557
  141. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  142. 19/299 3.1G 0.04142 0.05744 0.01358 0.1124 70 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.85it/s]
  143. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  144. all 128 929 0.766 0.769 0.816 0.56
  145. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  146. 20/299 3.1G 0.03944 0.05349 0.01275 0.1057 107 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.84it/s]
  147. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  148. all 128 929 0.809 0.759 0.82 0.559
  149. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  150. 21/299 3.1G 0.04022 0.05315 0.0156 0.109 102 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.82it/s]
  151. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.53it/s]
  152. all 128 929 0.814 0.772 0.828 0.567
  153. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  154. 22/299 3.1G 0.04036 0.05316 0.01233 0.1058 98 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.87it/s]
  155. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  156. all 128 929 0.814 0.751 0.826 0.552
  157. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  158. 23/299 3.1G 0.04097 0.04925 0.01073 0.1009 126 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.88it/s]
  159. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  160. all 128 929 0.814 0.776 0.845 0.561
  161. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  162. 24/299 3.1G 0.0405 0.05774 0.01153 0.1098 110 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.89it/s]
  163. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.48it/s]
  164. all 128 929 0.783 0.792 0.836 0.554
  165. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  166. 25/299 3.1G 0.04155 0.05135 0.01118 0.1041 70 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.89it/s]
  167. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  168. all 128 929 0.769 0.799 0.837 0.547
  169. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  170. 26/299 3.1G 0.04328 0.05526 0.01204 0.1106 88 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.89it/s]
  171. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.53it/s]
  172. all 128 929 0.789 0.812 0.854 0.573
  173. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  174. 27/299 3.1G 0.04277 0.05439 0.01151 0.1087 87 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.88it/s]
  175. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.49it/s]
  176. all 128 929 0.838 0.775 0.85 0.576
  177. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  178. 28/299 3.1G 0.04236 0.05244 0.01153 0.1063 110 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.87it/s]
  179. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  180. all 128 929 0.807 0.786 0.856 0.579
  181. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  182. 29/299 3.1G 0.04125 0.0535 0.01029 0.105 105 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.88it/s]
  183. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:09<00:00, 1.17s/it]
  184. all 128 929 0.849 0.777 0.865 0.594
  185. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  186. 30/299 3.1G 0.03901 0.04921 0.01025 0.09847 74 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.85it/s]
  187. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.49it/s]
  188. all 128 929 0.748 0.835 0.858 0.563
  189. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  190. 31/299 3.1G 0.04224 0.05014 0.009894 0.1023 117 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.88it/s]
  191. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  192. all 128 929 0.837 0.767 0.85 0.541
  193. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  194. 32/299 3.1G 0.04334 0.05735 0.01101 0.1117 112 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.91it/s]
  195. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  196. all 128 929 0.803 0.777 0.846 0.556
  197. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  198. 33/299 3.1G 0.04309 0.05179 0.01071 0.1056 84 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.92it/s]
  199. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  200. all 128 929 0.798 0.815 0.87 0.584
  201. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  202. 34/299 3.1G 0.04198 0.05296 0.01 0.1049 145 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.91it/s]
  203. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  204. all 128 929 0.873 0.802 0.88 0.595
  205. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  206. 35/299 3.1G 0.04092 0.04963 0.01129 0.1018 141 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.88it/s]
  207. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.49it/s]
  208. all 128 929 0.826 0.808 0.856 0.531
  209. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  210. 36/299 3.1G 0.04172 0.05093 0.009627 0.1023 83 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.91it/s]
  211. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.49it/s]
  212. all 128 929 0.849 0.827 0.879 0.585
  213. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  214. 37/299 3.1G 0.04241 0.05743 0.01129 0.1111 195 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.90it/s]
  215. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  216. all 128 929 0.841 0.844 0.89 0.604
  217. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  218. 38/299 3.1G 0.04146 0.04915 0.01087 0.1015 138 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.92it/s]
  219. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  220. all 128 929 0.856 0.805 0.882 0.601
  221. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  222. 39/299 3.1G 0.04073 0.04962 0.01046 0.1008 56 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.91it/s]
  223. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.49it/s]
  224. all 128 929 0.823 0.849 0.887 0.601
  225. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  226. 40/299 3.1G 0.04671 0.0482 0.01005 0.1049 69 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.92it/s]
  227. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  228. all 128 929 0.729 0.784 0.819 0.543
  229. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  230. 41/299 3.1G 0.04613 0.04559 0.008784 0.1005 116 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  231. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.49it/s]
  232. all 128 929 0.752 0.826 0.86 0.572
  233. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  234. 42/299 3.1G 0.04617 0.04871 0.01103 0.1059 98 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.91it/s]
  235. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  236. all 128 929 0.819 0.83 0.889 0.58
  237. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  238. 43/299 3.1G 0.04028 0.04558 0.01104 0.09689 91 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.91it/s]
  239. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  240. all 128 929 0.871 0.794 0.889 0.545
  241. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  242. 44/299 3.1G 0.04201 0.05437 0.01042 0.1068 130 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  243. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  244. all 128 929 0.891 0.796 0.889 0.59
  245. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  246. 45/299 3.1G 0.0421 0.04915 0.01074 0.102 135 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.92it/s]
  247. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.49it/s]
  248. all 128 929 0.841 0.825 0.891 0.579
  249. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  250. 46/299 3.1G 0.04148 0.04365 0.009413 0.09454 83 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.92it/s]
  251. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.53it/s]
  252. all 128 929 0.761 0.843 0.863 0.561
  253. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  254. 47/299 3.1G 0.04511 0.04135 0.008947 0.09541 68 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  255. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.49it/s]
  256. all 128 929 0.776 0.842 0.867 0.544
  257. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  258. 48/299 3.1G 0.04521 0.04858 0.009939 0.1037 174 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.92it/s]
  259. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  260. all 128 929 0.763 0.868 0.872 0.554
  261. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  262. 49/299 3.1G 0.04373 0.04962 0.009598 0.1029 119 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  263. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  264. all 128 929 0.783 0.815 0.862 0.549
  265. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  266. 50/299 3.1G 0.04424 0.04442 0.01104 0.0997 81 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  267. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.53it/s]
  268. all 128 929 0.817 0.844 0.887 0.56
  269. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  270. 51/299 3.1G 0.04117 0.04851 0.00965 0.09933 117 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  271. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  272. all 128 929 0.887 0.805 0.899 0.59
  273. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  274. 52/299 3.1G 0.04066 0.04765 0.01009 0.0984 137 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.92it/s]
  275. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  276. all 128 929 0.748 0.836 0.869 0.521
  277. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  278. 53/299 3.1G 0.04923 0.04639 0.0102 0.1058 76 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  279. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  280. all 128 929 0.755 0.834 0.872 0.536
  281. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  282. 54/299 3.1G 0.04669 0.04843 0.01039 0.1055 109 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  283. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  284. all 128 929 0.833 0.812 0.876 0.566
  285. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  286. 55/299 3.1G 0.04204 0.04655 0.01039 0.09898 101 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  287. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  288. all 128 929 0.826 0.823 0.888 0.585
  289. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  290. 56/299 3.1G 0.04418 0.04755 0.01015 0.1019 92 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.92it/s]
  291. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  292. all 128 929 0.805 0.82 0.889 0.568
  293. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  294. 57/299 3.1G 0.04535 0.05025 0.01092 0.1065 109 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  295. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  296. all 128 929 0.746 0.867 0.886 0.567
  297. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  298. 58/299 3.1G 0.04527 0.04707 0.01109 0.1034 59 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.98it/s]
  299. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.53it/s]
  300. all 128 929 0.751 0.755 0.833 0.493
  301. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  302. 59/299 3.1G 0.05505 0.05386 0.0109 0.1198 137 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  303. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:09<00:00, 1.17s/it]
  304. all 128 929 0.57 0.775 0.737 0.38
  305. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  306. 60/299 3.1G 0.0528 0.05155 0.01194 0.1163 92 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.92it/s]
  307. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  308. all 128 929 0.784 0.774 0.846 0.517
  309. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  310. 61/299 3.1G 0.05127 0.05032 0.01144 0.113 74 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  311. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  312. all 128 929 0.718 0.799 0.845 0.512
  313. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  314. 62/299 3.1G 0.04813 0.05181 0.01231 0.1123 127 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  315. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.46it/s]
  316. all 128 929 0.764 0.747 0.839 0.484
  317. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  318. 63/299 3.1G 0.04839 0.04699 0.0127 0.1081 88 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  319. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.47it/s]
  320. all 128 929 0.846 0.775 0.865 0.532
  321. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  322. 64/299 3.1G 0.05077 0.0524 0.01288 0.116 112 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  323. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.47it/s]
  324. all 128 929 0.802 0.776 0.85 0.496
  325. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  326. 65/299 3.1G 0.04909 0.0492 0.01185 0.1101 98 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  327. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.49it/s]
  328. all 128 929 0.805 0.78 0.858 0.512
  329. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  330. 66/299 3.1G 0.04987 0.04849 0.01288 0.1112 82 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  331. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.47it/s]
  332. all 128 929 0.725 0.826 0.842 0.465
  333. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  334. 67/299 3.1G 0.04985 0.04813 0.01197 0.11 78 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  335. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.49it/s]
  336. all 128 929 0.754 0.798 0.854 0.483
  337. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  338. 68/299 3.1G 0.05057 0.0498 0.01189 0.1123 73 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  339. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.49it/s]
  340. all 128 929 0.76 0.802 0.849 0.501
  341. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  342. 69/299 3.1G 0.04832 0.05187 0.01204 0.1122 127 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  343. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.48it/s]
  344. all 128 929 0.757 0.809 0.859 0.517
  345. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  346. 70/299 3.1G 0.04582 0.04651 0.01201 0.1043 82 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  347. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.47it/s]
  348. all 128 929 0.76 0.813 0.868 0.527
  349. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  350. 71/299 3.1G 0.04416 0.04769 0.01144 0.1033 117 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.93it/s]
  351. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  352. all 128 929 0.794 0.804 0.863 0.536
  353. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  354. 72/299 3.1G 0.04681 0.05168 0.01143 0.1099 73 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  355. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  356. all 128 929 0.846 0.759 0.874 0.511
  357. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  358. 73/299 3.1G 0.05097 0.05296 0.01069 0.1146 110 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  359. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.53it/s]
  360. all 128 929 0.805 0.794 0.869 0.505
  361. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  362. 74/299 3.1G 0.04841 0.04773 0.01119 0.1073 89 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  363. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  364. all 128 929 0.777 0.795 0.87 0.51
  365. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  366. 75/299 3.1G 0.04676 0.05125 0.01049 0.1085 88 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  367. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.53it/s]
  368. all 128 929 0.789 0.807 0.86 0.52
  369. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  370. 76/299 3.1G 0.04387 0.05096 0.01197 0.1068 93 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  371. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  372. all 128 929 0.807 0.782 0.879 0.54
  373. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  374. 77/299 3.1G 0.04537 0.05369 0.01267 0.1117 131 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  375. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.48it/s]
  376. all 128 929 0.772 0.801 0.859 0.534
  377. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  378. 78/299 3.1G 0.04579 0.04649 0.01091 0.1032 80 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  379. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  380. all 128 929 0.727 0.848 0.873 0.53
  381. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  382. 79/299 3.1G 0.04567 0.05097 0.01055 0.1072 88 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  383. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.49it/s]
  384. all 128 929 0.765 0.817 0.864 0.542
  385. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  386. 80/299 3.1G 0.04621 0.05136 0.01088 0.1084 110 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  387. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  388. all 128 929 0.745 0.847 0.875 0.533
  389. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  390. 81/299 3.1G 0.04464 0.04819 0.01032 0.1031 76 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  391. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  392. all 128 929 0.824 0.799 0.879 0.538
  393. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  394. 82/299 3.1G 0.04677 0.04391 0.01065 0.1013 95 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  395. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  396. all 128 929 0.767 0.842 0.882 0.55
  397. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  398. 83/299 3.1G 0.04744 0.04578 0.01122 0.1044 103 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  399. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  400. all 128 929 0.752 0.846 0.879 0.528
  401. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  402. 84/299 3.1G 0.04809 0.05 0.01133 0.1094 123 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  403. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  404. all 128 929 0.779 0.836 0.882 0.519
  405. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  406. 85/299 3.1G 0.04865 0.04584 0.01085 0.1053 90 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  407. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  408. all 128 929 0.828 0.827 0.888 0.545
  409. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  410. 86/299 3.1G 0.04708 0.04759 0.01067 0.1053 81 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  411. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.49it/s]
  412. all 128 929 0.769 0.824 0.877 0.552
  413. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  414. 87/299 3.1G 0.04464 0.04647 0.01063 0.1017 103 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  415. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.49it/s]
  416. all 128 929 0.817 0.807 0.893 0.553
  417. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  418. 88/299 3.1G 0.04376 0.04756 0.01109 0.1024 95 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  419. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.48it/s]
  420. all 128 929 0.862 0.802 0.887 0.557
  421. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  422. 89/299 3.1G 0.04035 0.05076 0.01093 0.102 96 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  423. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:09<00:00, 1.17s/it]
  424. all 128 929 0.864 0.821 0.896 0.571
  425. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  426. 90/299 3.1G 0.04174 0.04812 0.01032 0.1002 67 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.93it/s]
  427. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  428. all 128 929 0.888 0.801 0.912 0.583
  429. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  430. 91/299 3.1G 0.04344 0.04668 0.01033 0.1005 63 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  431. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.53it/s]
  432. all 128 929 0.863 0.817 0.903 0.587
  433. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  434. 92/299 3.1G 0.04741 0.04845 0.01019 0.1061 56 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  435. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  436. all 128 929 0.846 0.78 0.893 0.588
  437. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  438. 93/299 3.1G 0.04412 0.04928 0.01009 0.1035 106 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.93it/s]
  439. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  440. all 128 929 0.852 0.813 0.902 0.59
  441. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  442. 94/299 3.1G 0.04421 0.04718 0.01089 0.1023 79 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  443. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  444. all 128 929 0.822 0.847 0.897 0.592
  445. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  446. 95/299 3.1G 0.04428 0.04608 0.01026 0.1006 169 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.93it/s]
  447. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.53it/s]
  448. all 128 929 0.819 0.832 0.891 0.575
  449. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  450. 96/299 3.1G 0.04239 0.04753 0.009175 0.0991 127 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  451. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  452. all 128 929 0.864 0.823 0.901 0.591
  453. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  454. 97/299 3.1G 0.04396 0.04808 0.01078 0.1028 82 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  455. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.49it/s]
  456. all 128 929 0.853 0.837 0.904 0.585
  457. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  458. 98/299 3.1G 0.0417 0.04482 0.009814 0.09634 76 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  459. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.49it/s]
  460. all 128 929 0.892 0.829 0.908 0.586
  461. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  462. 99/299 3.1G 0.04341 0.04271 0.01074 0.09685 85 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  463. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  464. all 128 929 0.874 0.827 0.896 0.586
  465. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  466. 100/299 3.1G 0.04281 0.04931 0.009618 0.1017 169 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  467. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  468. all 128 929 0.888 0.819 0.905 0.596
  469. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  470. 101/299 3.1G 0.04234 0.04376 0.01029 0.09639 96 640: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 15/16 [00:07<00:00, 1.99it/s]
  471. 101/299 3.1G 0.04213 0.04411 0.01013 0.09636 95 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  472. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 0%| | 0/8 [00:00<?, ?it/s]
  473. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 12%|█████████▌ | 1/8 [00:00<00:04, 1.70it/s]
  474. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 25%|███████████████████ | 2/8 [00:01<00:03, 1.57it/s]
  475. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 38%|████████████████████████████▌ | 3/8 [00:01<00:03, 1.55it/s]
  476. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 50%|██████████████████████████████████████ | 4/8 [00:02<00:02, 1.58it/s]
  477. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 62%|███████████████████████████████████████████████▌ | 5/8 [00:03<00:02, 1.48it/s]
  478. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████ | 6/8 [00:03<00:01, 1.48it/s]
  479. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.55it/s]
  480. all 128 929 0.855 0.831 0.898 0.606
  481. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  482. 102/299 3.1G 0.04049 0.04554 0.009924 0.09596 75 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  483. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  484. all 128 929 0.864 0.829 0.9 0.597
  485. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  486. 103/299 3.1G 0.04021 0.04699 0.009469 0.09667 73 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  487. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  488. all 128 929 0.886 0.818 0.908 0.599
  489. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  490. 104/299 3.1G 0.04172 0.04709 0.009545 0.09835 62 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  491. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  492. all 128 929 0.869 0.841 0.907 0.605
  493. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  494. 105/299 3.1G 0.04308 0.04486 0.009565 0.09751 54 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  495. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  496. all 128 929 0.858 0.841 0.906 0.571
  497. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  498. 106/299 3.1G 0.04631 0.04656 0.009613 0.1025 84 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  499. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.53it/s]
  500. all 128 929 0.872 0.82 0.9 0.572
  501. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  502. 107/299 3.1G 0.0446 0.04656 0.008768 0.09993 114 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  503. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  504. all 128 929 0.85 0.818 0.892 0.581
  505. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  506. 108/299 3.1G 0.04103 0.04724 0.009149 0.09742 114 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  507. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.55it/s]
  508. all 128 929 0.872 0.824 0.899 0.585
  509. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  510. 109/299 3.1G 0.04054 0.04329 0.00926 0.0931 111 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  511. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  512. all 128 929 0.88 0.836 0.916 0.603
  513. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  514. 110/299 3.1G 0.04246 0.04096 0.00854 0.09196 90 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  515. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  516. all 128 929 0.908 0.824 0.918 0.597
  517. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  518. 111/299 3.1G 0.04364 0.04543 0.01026 0.09932 97 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  519. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  520. all 128 929 0.896 0.82 0.919 0.61
  521. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  522. 112/299 3.1G 0.0427 0.04555 0.009203 0.09746 93 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  523. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  524. all 128 929 0.862 0.853 0.916 0.609
  525. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  526. 113/299 3.1G 0.04272 0.04433 0.009571 0.09662 71 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  527. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  528. all 128 929 0.87 0.826 0.915 0.603
  529. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  530. 114/299 3.1G 0.04238 0.04353 0.009562 0.09547 54 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  531. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  532. all 128 929 0.865 0.851 0.909 0.614
  533. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  534. 115/299 3.1G 0.0402 0.04278 0.009179 0.09215 118 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  535. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  536. all 128 929 0.871 0.86 0.922 0.613
  537. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  538. 116/299 3.1G 0.04126 0.04323 0.009142 0.09363 70 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  539. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  540. all 128 929 0.832 0.88 0.92 0.616
  541. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  542. 117/299 3.1G 0.04183 0.04508 0.01006 0.09697 106 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  543. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.53it/s]
  544. all 128 929 0.839 0.871 0.916 0.611
  545. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  546. 118/299 3.1G 0.03985 0.0454 0.008343 0.09359 76 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  547. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.55it/s]
  548. all 128 929 0.848 0.869 0.917 0.625
  549. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  550. 119/299 3.1G 0.04192 0.04384 0.009317 0.09507 90 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  551. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:09<00:00, 1.17s/it]
  552. all 128 929 0.846 0.874 0.919 0.607
  553. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  554. 120/299 3.1G 0.04181 0.04379 0.00833 0.09393 61 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.93it/s]
  555. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  556. all 128 929 0.852 0.875 0.926 0.632
  557. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  558. 121/299 3.1G 0.04162 0.04543 0.00898 0.09603 143 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  559. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.50it/s]
  560. all 128 929 0.832 0.904 0.937 0.625
  561. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  562. 122/299 3.1G 0.04076 0.04168 0.008143 0.09058 92 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  563. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.57it/s]
  564. all 128 929 0.803 0.918 0.935 0.629
  565. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  566. 123/299 3.1G 0.04137 0.0481 0.007918 0.09739 83 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  567. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.55it/s]
  568. all 128 929 0.853 0.879 0.932 0.628
  569. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  570. 124/299 3.1G 0.04167 0.04532 0.008971 0.09596 128 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  571. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  572. all 128 929 0.859 0.871 0.931 0.625
  573. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  574. 125/299 3.1G 0.03999 0.04274 0.008938 0.09167 107 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  575. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  576. all 128 929 0.857 0.864 0.935 0.615
  577. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  578. 126/299 3.1G 0.0408 0.04394 0.008828 0.09358 127 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  579. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.51it/s]
  580. all 128 929 0.85 0.872 0.933 0.623
  581. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  582. 127/299 3.1G 0.03965 0.0458 0.008864 0.09432 101 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  583. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.53it/s]
  584. all 128 929 0.879 0.866 0.939 0.624
  585. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  586. 128/299 3.1G 0.03981 0.03849 0.008834 0.08713 63 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  587. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.53it/s]
  588. all 128 929 0.893 0.858 0.932 0.627
  589. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  590. 129/299 3.1G 0.04063 0.04091 0.007911 0.08945 104 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  591. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.55it/s]
  592. all 128 929 0.893 0.84 0.93 0.608
  593. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  594. 130/299 3.1G 0.03951 0.04534 0.008449 0.0933 67 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  595. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.56it/s]
  596. all 128 929 0.881 0.867 0.932 0.632
  597. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  598. 131/299 3.1G 0.0386 0.04141 0.008272 0.08829 136 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  599. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.55it/s]
  600. all 128 929 0.888 0.868 0.934 0.639
  601. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  602. 132/299 3.1G 0.03889 0.04308 0.008532 0.0905 114 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  603. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.55it/s]
  604. all 128 929 0.882 0.852 0.924 0.63
  605. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  606. 133/299 3.1G 0.04185 0.03918 0.008573 0.0896 163 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  607. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.52it/s]
  608. all 128 929 0.878 0.838 0.916 0.612
  609. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  610. 134/299 3.1G 0.04044 0.04018 0.008048 0.08866 178 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  611. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  612. all 128 929 0.843 0.897 0.931 0.64
  613. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  614. 135/299 3.1G 0.03745 0.03789 0.008012 0.08335 90 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  615. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  616. all 128 929 0.886 0.88 0.936 0.653
  617. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  618. 136/299 3.1G 0.0365 0.04122 0.008363 0.08608 116 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  619. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  620. all 128 929 0.914 0.878 0.944 0.665
  621. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  622. 137/299 3.1G 0.03826 0.04206 0.008421 0.08874 97 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  623. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.53it/s]
  624. all 128 929 0.895 0.861 0.93 0.646
  625. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  626. 138/299 3.1G 0.03856 0.04072 0.008414 0.08769 116 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  627. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  628. all 128 929 0.905 0.879 0.939 0.661
  629. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  630. 139/299 3.1G 0.03816 0.04208 0.007884 0.08813 118 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  631. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.55it/s]
  632. all 128 929 0.859 0.906 0.937 0.654
  633. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  634. 140/299 3.1G 0.03863 0.03988 0.008042 0.08656 56 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  635. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  636. all 128 929 0.839 0.916 0.943 0.661
  637. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  638. 141/299 3.1G 0.04005 0.04607 0.007462 0.09358 81 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  639. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.57it/s]
  640. all 128 929 0.816 0.917 0.935 0.635
  641. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  642. 142/299 3.1G 0.04149 0.04494 0.007895 0.09433 114 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  643. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  644. all 128 929 0.823 0.909 0.936 0.645
  645. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  646. 143/299 3.1G 0.04101 0.04381 0.008068 0.09289 97 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  647. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.56it/s]
  648. all 128 929 0.824 0.904 0.936 0.65
  649. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  650. 144/299 3.1G 0.03809 0.04385 0.007599 0.08953 73 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  651. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.55it/s]
  652. all 128 929 0.859 0.901 0.942 0.66
  653. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  654. 145/299 3.1G 0.03586 0.04378 0.008093 0.08773 143 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  655. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.56it/s]
  656. all 128 929 0.887 0.906 0.95 0.671
  657. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  658. 146/299 3.1G 0.03508 0.03616 0.007437 0.07868 73 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  659. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  660. all 128 929 0.883 0.906 0.948 0.671
  661. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  662. 147/299 3.1G 0.0374 0.03842 0.008317 0.08414 88 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  663. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  664. all 128 929 0.853 0.909 0.943 0.658
  665. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  666. 148/299 3.1G 0.03908 0.04533 0.00795 0.09236 166 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  667. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.56it/s]
  668. all 128 929 0.832 0.912 0.942 0.639
  669. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  670. 149/299 3.1G 0.03931 0.04052 0.00807 0.08791 148 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  671. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:09<00:00, 1.15s/it]
  672. all 128 929 0.872 0.867 0.929 0.642
  673. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  674. 150/299 3.1G 0.0391 0.04386 0.007711 0.09067 62 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  675. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  676. all 128 929 0.885 0.865 0.934 0.644
  677. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  678. 151/299 3.1G 0.0351 0.04184 0.007676 0.08462 138 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  679. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.57it/s]
  680. all 128 929 0.869 0.877 0.935 0.64
  681. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  682. 152/299 3.1G 0.03644 0.03985 0.007372 0.08366 162 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  683. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.55it/s]
  684. all 128 929 0.871 0.893 0.941 0.65
  685. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  686. 153/299 3.1G 0.03677 0.03893 0.007959 0.08366 118 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  687. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.56it/s]
  688. all 128 929 0.812 0.934 0.939 0.649
  689. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  690. 154/299 3.1G 0.03694 0.04112 0.007095 0.08515 83 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  691. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  692. all 128 929 0.885 0.861 0.942 0.648
  693. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  694. 155/299 3.1G 0.03776 0.04143 0.007755 0.08695 95 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  695. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  696. all 128 929 0.88 0.871 0.935 0.653
  697. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  698. 156/299 3.1G 0.03793 0.04267 0.008015 0.08862 106 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  699. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  700. all 128 929 0.874 0.884 0.936 0.653
  701. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  702. 157/299 3.1G 0.03619 0.04179 0.007514 0.08549 128 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  703. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.57it/s]
  704. all 128 929 0.873 0.889 0.93 0.661
  705. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  706. 158/299 3.1G 0.03472 0.03792 0.007004 0.07964 106 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  707. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.57it/s]
  708. all 128 929 0.856 0.922 0.938 0.662
  709. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  710. 159/299 3.1G 0.03613 0.0401 0.008097 0.08433 195 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  711. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  712. all 128 929 0.895 0.902 0.94 0.661
  713. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  714. 160/299 3.1G 0.03681 0.04051 0.007032 0.08435 91 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  715. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.56it/s]
  716. all 128 929 0.885 0.902 0.933 0.661
  717. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  718. 161/299 3.1G 0.03649 0.04154 0.007826 0.08586 109 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  719. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.57it/s]
  720. all 128 929 0.881 0.899 0.932 0.681
  721. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  722. 162/299 3.1G 0.03708 0.03933 0.006765 0.08317 122 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  723. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  724. all 128 929 0.894 0.887 0.941 0.68
  725. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  726. 163/299 3.1G 0.03704 0.03953 0.007823 0.08439 124 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  727. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.59it/s]
  728. all 128 929 0.883 0.882 0.935 0.685
  729. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  730. 164/299 3.1G 0.03633 0.03909 0.007619 0.08304 90 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  731. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  732. all 128 929 0.877 0.903 0.941 0.686
  733. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  734. 165/299 3.1G 0.03461 0.03429 0.007927 0.07682 68 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  735. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.56it/s]
  736. all 128 929 0.881 0.918 0.945 0.691
  737. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  738. 166/299 3.1G 0.03436 0.03861 0.007784 0.08076 121 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  739. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.57it/s]
  740. all 128 929 0.881 0.915 0.945 0.687
  741. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  742. 167/299 3.1G 0.03331 0.03938 0.006787 0.07948 111 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  743. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.54it/s]
  744. all 128 929 0.877 0.927 0.945 0.687
  745. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  746. 168/299 3.1G 0.03487 0.04065 0.007717 0.08324 95 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  747. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.57it/s]
  748. all 128 929 0.859 0.927 0.945 0.688
  749. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  750. 169/299 3.1G 0.03449 0.03985 0.007255 0.0816 119 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  751. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.56it/s]
  752. all 128 929 0.883 0.925 0.949 0.693
  753. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  754. 170/299 3.1G 0.03426 0.03571 0.007218 0.07719 95 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.94it/s]
  755. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  756. all 128 929 0.879 0.925 0.95 0.703
  757. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  758. 171/299 3.1G 0.03479 0.03507 0.007816 0.07768 60 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  759. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  760. all 128 929 0.901 0.905 0.95 0.698
  761. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  762. 172/299 3.1G 0.03487 0.03683 0.006221 0.07792 86 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  763. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.55it/s]
  764. all 128 929 0.897 0.892 0.946 0.696
  765. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  766. 173/299 3.1G 0.0363 0.03723 0.007345 0.08087 46 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  767. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.57it/s]
  768. all 128 929 0.887 0.897 0.946 0.686
  769. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  770. 174/299 3.1G 0.03554 0.03572 0.006718 0.07797 131 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  771. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.60it/s]
  772. all 128 929 0.903 0.908 0.951 0.697
  773. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  774. 175/299 3.1G 0.03444 0.03647 0.007417 0.07834 87 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  775. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.57it/s]
  776. all 128 929 0.879 0.917 0.946 0.687
  777. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  778. 176/299 3.1G 0.03502 0.03954 0.00701 0.08157 83 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  779. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.57it/s]
  780. all 128 929 0.869 0.925 0.951 0.687
  781. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  782. 177/299 3.1G 0.03587 0.04074 0.00708 0.08369 90 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  783. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  784. all 128 929 0.872 0.926 0.948 0.693
  785. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  786. 178/299 3.1G 0.03736 0.04601 0.007215 0.09059 159 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  787. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.56it/s]
  788. all 128 929 0.861 0.932 0.953 0.691
  789. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  790. 179/299 3.1G 0.03499 0.03557 0.006822 0.07739 98 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  791. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:09<00:00, 1.13s/it]
  792. all 128 929 0.861 0.935 0.952 0.7
  793. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  794. 180/299 3.1G 0.03305 0.03606 0.006717 0.07582 63 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.93it/s]
  795. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.56it/s]
  796. all 128 929 0.848 0.934 0.952 0.695
  797. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  798. 181/299 3.1G 0.03293 0.0363 0.007206 0.07643 101 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  799. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  800. all 128 929 0.848 0.937 0.952 0.703
  801. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  802. 182/299 3.1G 0.03281 0.03849 0.006957 0.07826 73 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  803. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.59it/s]
  804. all 128 929 0.902 0.905 0.953 0.705
  805. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  806. 183/299 3.1G 0.03221 0.03702 0.006691 0.07592 91 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  807. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.56it/s]
  808. all 128 929 0.863 0.942 0.952 0.71
  809. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  810. 184/299 3.1G 0.0333 0.03512 0.007253 0.07568 72 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  811. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  812. all 128 929 0.927 0.886 0.952 0.713
  813. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  814. 185/299 3.1G 0.03206 0.03946 0.006343 0.07787 96 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  815. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  816. all 128 929 0.872 0.931 0.95 0.709
  817. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  818. 186/299 3.1G 0.03258 0.03718 0.006349 0.07611 122 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  819. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  820. all 128 929 0.877 0.936 0.954 0.71
  821. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  822. 187/299 3.1G 0.03406 0.03991 0.00678 0.08075 137 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  823. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.59it/s]
  824. all 128 929 0.877 0.936 0.953 0.711
  825. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  826. 188/299 3.1G 0.03582 0.04019 0.006752 0.08276 113 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  827. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.59it/s]
  828. all 128 929 0.876 0.935 0.954 0.704
  829. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  830. 189/299 3.1G 0.03391 0.04333 0.006096 0.08334 107 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  831. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  832. all 128 929 0.88 0.932 0.953 0.716
  833. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  834. 190/299 3.1G 0.03508 0.03649 0.006871 0.07844 74 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  835. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  836. all 128 929 0.875 0.933 0.953 0.717
  837. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  838. 191/299 3.1G 0.03439 0.0358 0.007117 0.07731 108 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  839. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.60it/s]
  840. all 128 929 0.896 0.928 0.956 0.721
  841. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  842. 192/299 3.1G 0.03373 0.03675 0.006644 0.07713 111 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  843. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.60it/s]
  844. all 128 929 0.897 0.932 0.959 0.722
  845. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  846. 193/299 3.1G 0.03244 0.0363 0.007248 0.07598 72 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  847. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.57it/s]
  848. all 128 929 0.896 0.928 0.957 0.726
  849. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  850. 194/299 3.1G 0.03273 0.03711 0.006791 0.07663 104 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  851. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.57it/s]
  852. all 128 929 0.904 0.932 0.958 0.72
  853. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  854. 195/299 3.1G 0.033 0.03444 0.006938 0.07438 98 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  855. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.59it/s]
  856. all 128 929 0.908 0.924 0.957 0.713
  857. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  858. 196/299 3.1G 0.03424 0.03559 0.00649 0.07632 61 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  859. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.59it/s]
  860. all 128 929 0.905 0.92 0.955 0.697
  861. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  862. 197/299 3.1G 0.03335 0.03629 0.006231 0.07587 49 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  863. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.57it/s]
  864. all 128 929 0.902 0.915 0.953 0.712
  865. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  866. 198/299 3.1G 0.03419 0.03872 0.006983 0.07989 91 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  867. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.60it/s]
  868. all 128 929 0.903 0.912 0.952 0.708
  869. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  870. 199/299 3.1G 0.03224 0.03692 0.007194 0.07635 93 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  871. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.56it/s]
  872. all 128 929 0.904 0.917 0.951 0.72
  873. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  874. 200/299 3.1G 0.03251 0.03907 0.006237 0.07782 119 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  875. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.60it/s]
  876. all 128 929 0.922 0.91 0.959 0.722
  877. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  878. 201/299 3.1G 0.03029 0.0374 0.006078 0.07377 189 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  879. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  880. all 128 929 0.933 0.912 0.958 0.726
  881. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  882. 202/299 3.1G 0.03101 0.03719 0.006854 0.07506 157 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  883. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.60it/s]
  884. all 128 929 0.92 0.916 0.958 0.73
  885. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  886. 203/299 3.1G 0.03428 0.04124 0.006697 0.08221 124 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  887. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  888. all 128 929 0.921 0.919 0.958 0.731
  889. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  890. 204/299 3.1G 0.03202 0.03791 0.006236 0.07616 55 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  891. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  892. all 128 929 0.914 0.923 0.962 0.735
  893. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  894. 205/299 3.1G 0.03241 0.03924 0.006486 0.07813 65 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  895. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.59it/s]
  896. all 128 929 0.942 0.904 0.961 0.732
  897. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  898. 206/299 3.1G 0.0322 0.04061 0.00561 0.07841 104 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  899. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.60it/s]
  900. all 128 929 0.937 0.901 0.961 0.728
  901. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  902. 207/299 3.1G 0.03074 0.0349 0.005901 0.07155 91 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  903. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.60it/s]
  904. all 128 929 0.916 0.93 0.964 0.725
  905. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  906. 208/299 3.1G 0.0339 0.03548 0.006537 0.07592 106 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  907. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.59it/s]
  908. all 128 929 0.911 0.924 0.961 0.724
  909. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  910. 209/299 3.1G 0.0333 0.03534 0.006486 0.07513 84 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  911. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:08<00:00, 1.09s/it]
  912. all 128 929 0.914 0.925 0.959 0.718
  913. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  914. 210/299 3.1G 0.0319 0.03562 0.006145 0.07367 64 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.93it/s]
  915. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  916. all 128 929 0.942 0.893 0.959 0.727
  917. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  918. 211/299 3.1G 0.03073 0.03579 0.005234 0.07175 75 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  919. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.58it/s]
  920. all 128 929 0.926 0.911 0.961 0.736
  921. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  922. 212/299 3.1G 0.03102 0.03608 0.006358 0.07345 87 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  923. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.59it/s]
  924. all 128 929 0.925 0.909 0.955 0.739
  925. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  926. 213/299 3.1G 0.03091 0.03421 0.006634 0.07176 79 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  927. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.60it/s]
  928. all 128 929 0.931 0.911 0.957 0.743
  929. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  930. 214/299 3.1G 0.03025 0.03475 0.006127 0.07113 142 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  931. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  932. all 128 929 0.927 0.91 0.956 0.748
  933. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  934. 215/299 3.1G 0.03189 0.04007 0.006058 0.07801 97 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  935. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  936. all 128 929 0.932 0.902 0.957 0.737
  937. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  938. 216/299 3.1G 0.03179 0.03143 0.006226 0.06944 74 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  939. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.59it/s]
  940. all 128 929 0.93 0.909 0.958 0.719
  941. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  942. 217/299 3.1G 0.03364 0.03502 0.005984 0.07465 98 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  943. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.59it/s]
  944. all 128 929 0.921 0.913 0.954 0.735
  945. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  946. 218/299 3.1G 0.03117 0.03375 0.005986 0.07091 52 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  947. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  948. all 128 929 0.919 0.919 0.958 0.737
  949. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  950. 219/299 3.1G 0.03081 0.04017 0.005951 0.07693 56 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  951. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.60it/s]
  952. all 128 929 0.919 0.927 0.96 0.742
  953. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  954. 220/299 3.1G 0.03114 0.03851 0.006373 0.07603 87 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  955. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.59it/s]
  956. all 128 929 0.91 0.929 0.96 0.741
  957. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  958. 221/299 3.1G 0.03261 0.03787 0.006483 0.07696 94 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  959. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  960. all 128 929 0.911 0.93 0.961 0.735
  961. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  962. 222/299 3.1G 0.03322 0.03857 0.006102 0.0779 128 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  963. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  964. all 128 929 0.919 0.934 0.963 0.738
  965. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  966. 223/299 3.1G 0.0311 0.03367 0.006323 0.07109 108 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  967. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.59it/s]
  968. all 128 929 0.92 0.931 0.963 0.738
  969. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  970. 224/299 3.1G 0.03167 0.03561 0.005771 0.07305 70 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  971. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  972. all 128 929 0.914 0.923 0.96 0.733
  973. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  974. 225/299 3.1G 0.03118 0.03338 0.005531 0.07009 71 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.86it/s]
  975. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.60it/s]
  976. all 128 929 0.933 0.918 0.961 0.733
  977. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  978. 226/299 3.1G 0.03182 0.03932 0.005559 0.0767 96 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  979. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  980. all 128 929 0.932 0.917 0.961 0.746
  981. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  982. 227/299 3.1G 0.03188 0.03886 0.006344 0.07709 61 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  983. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.59it/s]
  984. all 128 929 0.939 0.913 0.961 0.755
  985. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  986. 228/299 3.1G 0.03073 0.03476 0.006049 0.07153 112 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  987. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.59it/s]
  988. all 128 929 0.935 0.921 0.963 0.748
  989. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  990. 229/299 3.1G 0.03066 0.03414 0.005935 0.07073 89 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  991. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.60it/s]
  992. all 128 929 0.925 0.922 0.963 0.757
  993. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  994. 230/299 3.1G 0.03059 0.03694 0.005941 0.07348 116 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  995. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.60it/s]
  996. all 128 929 0.917 0.924 0.959 0.764
  997. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  998. 231/299 3.1G 0.03083 0.03865 0.005447 0.07493 134 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  999. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.59it/s]
  1000. all 128 929 0.921 0.926 0.959 0.77
  1001. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1002. 232/299 3.1G 0.03073 0.03448 0.006194 0.07141 91 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1003. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1004. all 128 929 0.918 0.932 0.96 0.768
  1005. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1006. 233/299 3.1G 0.02872 0.03168 0.00584 0.06624 64 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1007. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.60it/s]
  1008. all 128 929 0.913 0.938 0.961 0.767
  1009. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1010. 234/299 3.1G 0.03097 0.03863 0.005684 0.07529 82 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1011. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1012. all 128 929 0.905 0.943 0.964 0.765
  1013. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1014. 235/299 3.1G 0.03103 0.03532 0.005537 0.07189 68 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.87it/s]
  1015. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1016. all 128 929 0.902 0.942 0.964 0.762
  1017. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1018. 236/299 3.1G 0.02939 0.03389 0.005659 0.06894 96 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1019. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1020. all 128 929 0.898 0.94 0.965 0.764
  1021. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1022. 237/299 3.1G 0.0317 0.03827 0.005982 0.07595 111 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1023. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  1024. all 128 929 0.893 0.937 0.954 0.759
  1025. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1026. 238/299 3.1G 0.03079 0.0344 0.006131 0.07132 61 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1027. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.60it/s]
  1028. all 128 929 0.897 0.94 0.957 0.758
  1029. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1030. 239/299 3.1G 0.03092 0.03111 0.005406 0.06744 53 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1031. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:08<00:00, 1.07s/it]
  1032. all 128 929 0.897 0.939 0.958 0.761
  1033. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1034. 240/299 3.1G 0.0297 0.03564 0.005717 0.07105 128 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  1035. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00, 1.60it/s]
  1036. all 128 929 0.896 0.937 0.955 0.747
  1037. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1038. 241/299 3.1G 0.03 0.03482 0.00552 0.07034 160 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1039. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1040. all 128 929 0.898 0.938 0.958 0.748
  1041. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1042. 242/299 3.1G 0.03195 0.03612 0.006426 0.07449 119 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1043. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1044. all 128 929 0.899 0.937 0.957 0.746
  1045. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1046. 243/299 3.1G 0.02993 0.03515 0.005284 0.07037 77 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1047. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1048. all 128 929 0.913 0.936 0.956 0.747
  1049. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1050. 244/299 3.1G 0.0307 0.03817 0.005499 0.07437 113 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1051. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  1052. all 128 929 0.919 0.93 0.965 0.744
  1053. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1054. 245/299 3.1G 0.03092 0.03579 0.005687 0.0724 113 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  1055. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  1056. all 128 929 0.918 0.93 0.964 0.748
  1057. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1058. 246/299 3.1G 0.02975 0.03486 0.005189 0.0698 77 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  1059. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  1060. all 128 929 0.926 0.928 0.966 0.755
  1061. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1062. 247/299 3.1G 0.031 0.03381 0.00522 0.07003 127 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1063. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.60it/s]
  1064. all 128 929 0.932 0.925 0.966 0.764
  1065. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1066. 248/299 3.1G 0.02875 0.03401 0.004998 0.06776 66 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1067. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1068. all 128 929 0.932 0.924 0.966 0.765
  1069. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1070. 249/299 3.1G 0.02892 0.03762 0.005549 0.07209 64 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1071. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  1072. all 128 929 0.932 0.925 0.967 0.76
  1073. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1074. 250/299 3.1G 0.02755 0.0333 0.005349 0.0662 92 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1075. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  1076. all 128 929 0.928 0.923 0.966 0.765
  1077. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1078. 251/299 3.1G 0.02983 0.03765 0.005787 0.07326 186 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  1079. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  1080. all 128 929 0.932 0.921 0.964 0.768
  1081. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1082. 252/299 3.1G 0.0273 0.034 0.005454 0.06676 85 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1083. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  1084. all 128 929 0.927 0.923 0.967 0.765
  1085. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1086. 253/299 3.1G 0.02816 0.03252 0.006255 0.06694 123 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1087. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1088. all 128 929 0.924 0.921 0.963 0.762
  1089. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1090. 254/299 3.1G 0.02959 0.03609 0.006102 0.07178 128 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1091. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1092. all 128 929 0.926 0.922 0.965 0.763
  1093. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1094. 255/299 3.1G 0.02957 0.03394 0.006028 0.06954 108 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1095. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1096. all 128 929 0.916 0.929 0.96 0.76
  1097. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1098. 256/299 3.1G 0.02783 0.03174 0.005776 0.06534 67 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1099. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1100. all 128 929 0.906 0.933 0.958 0.759
  1101. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1102. 257/299 3.1G 0.02859 0.03239 0.005159 0.06613 111 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1103. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1104. all 128 929 0.888 0.94 0.957 0.763
  1105. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1106. 258/299 3.1G 0.02996 0.03578 0.005001 0.07074 70 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1107. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1108. all 128 929 0.879 0.947 0.958 0.769
  1109. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1110. 259/299 3.1G 0.02852 0.03536 0.005078 0.06896 90 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1111. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1112. all 128 929 0.882 0.942 0.959 0.77
  1113. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1114. 260/299 3.1G 0.02969 0.03133 0.005738 0.06676 94 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1115. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1116. all 128 929 0.94 0.894 0.958 0.772
  1117. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1118. 261/299 3.1G 0.02886 0.03728 0.004897 0.07104 88 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1119. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  1120. all 128 929 0.884 0.947 0.96 0.771
  1121. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1122. 262/299 3.1G 0.02955 0.03477 0.005503 0.06982 72 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1123. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  1124. all 128 929 0.882 0.949 0.962 0.767
  1125. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1126. 263/299 3.1G 0.02873 0.03397 0.005136 0.06783 141 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1127. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.60it/s]
  1128. all 128 929 0.881 0.946 0.959 0.773
  1129. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1130. 264/299 3.1G 0.02968 0.03493 0.005194 0.0698 100 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1131. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  1132. all 128 929 0.884 0.945 0.961 0.771
  1133. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1134. 265/299 3.1G 0.02862 0.03647 0.005875 0.07097 123 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1135. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  1136. all 128 929 0.9 0.943 0.968 0.779
  1137. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1138. 266/299 3.1G 0.02847 0.03207 0.005126 0.06567 74 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1139. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.60it/s]
  1140. all 128 929 0.898 0.942 0.967 0.775
  1141. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1142. 267/299 3.1G 0.0316 0.03489 0.005451 0.07194 84 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1143. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.63it/s]
  1144. all 128 929 0.897 0.938 0.964 0.774
  1145. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1146. 268/299 3.1G 0.0281 0.03051 0.005857 0.06447 120 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1147. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  1148. all 128 929 0.898 0.936 0.962 0.775
  1149. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1150. 269/299 3.1G 0.02754 0.03637 0.005086 0.06899 89 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.98it/s]
  1151. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:08<00:00, 1.05s/it]
  1152. all 128 929 0.902 0.936 0.964 0.774
  1153. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1154. 270/299 3.1G 0.02811 0.03467 0.005473 0.06826 75 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.93it/s]
  1155. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1156. all 128 929 0.903 0.937 0.963 0.774
  1157. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1158. 271/299 3.1G 0.02996 0.03392 0.005593 0.06948 67 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1159. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1160. all 128 929 0.904 0.936 0.963 0.78
  1161. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1162. 272/299 3.1G 0.02806 0.03266 0.005502 0.06622 58 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.95it/s]
  1163. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.64it/s]
  1164. all 128 929 0.908 0.934 0.964 0.778
  1165. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1166. 273/299 3.1G 0.02891 0.03273 0.005272 0.06691 118 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1167. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.63it/s]
  1168. all 128 929 0.915 0.93 0.963 0.783
  1169. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1170. 274/299 3.1G 0.02967 0.03024 0.005271 0.06519 84 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1171. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1172. all 128 929 0.918 0.927 0.962 0.778
  1173. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1174. 275/299 3.1G 0.02949 0.03368 0.005175 0.06834 85 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1175. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1176. all 128 929 0.926 0.926 0.962 0.775
  1177. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1178. 276/299 3.1G 0.0287 0.03349 0.005351 0.06754 125 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1179. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1180. all 128 929 0.928 0.922 0.962 0.772
  1181. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1182. 277/299 3.1G 0.02912 0.03449 0.005533 0.06914 79 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1183. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.63it/s]
  1184. all 128 929 0.932 0.927 0.966 0.774
  1185. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1186. 278/299 3.1G 0.02817 0.0365 0.005022 0.06969 108 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1187. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1188. all 128 929 0.935 0.927 0.967 0.776
  1189. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1190. 279/299 3.1G 0.02919 0.03578 0.005259 0.07024 128 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.88it/s]
  1191. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1192. all 128 929 0.937 0.927 0.965 0.778
  1193. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1194. 280/299 3.1G 0.02643 0.0338 0.004862 0.06508 117 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.98it/s]
  1195. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1196. all 128 929 0.933 0.929 0.965 0.79
  1197. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1198. 281/299 3.1G 0.02872 0.03856 0.005255 0.07253 156 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1199. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  1200. all 128 929 0.932 0.931 0.965 0.785
  1201. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1202. 282/299 3.1G 0.02837 0.03418 0.005824 0.06838 134 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1203. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1204. all 128 929 0.93 0.933 0.968 0.778
  1205. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1206. 283/299 3.1G 0.02927 0.03381 0.00575 0.06882 82 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1207. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1208. all 128 929 0.92 0.931 0.965 0.783
  1209. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1210. 284/299 3.1G 0.0285 0.03795 0.005209 0.07166 77 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1211. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.61it/s]
  1212. all 128 929 0.915 0.932 0.965 0.778
  1213. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1214. 285/299 3.1G 0.02728 0.03496 0.00472 0.06696 139 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1215. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.63it/s]
  1216. all 128 929 0.92 0.936 0.965 0.78
  1217. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1218. 286/299 3.1G 0.02979 0.0353 0.00529 0.07038 168 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1219. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1220. all 128 929 0.916 0.938 0.963 0.776
  1221. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1222. 287/299 3.1G 0.02862 0.03366 0.005095 0.06737 105 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1223. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.63it/s]
  1224. all 128 929 0.911 0.937 0.963 0.783
  1225. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1226. 288/299 3.1G 0.02804 0.0316 0.00515 0.06479 96 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1227. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.63it/s]
  1228. all 128 929 0.906 0.937 0.964 0.778
  1229. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1230. 289/299 3.1G 0.02818 0.03045 0.004694 0.06332 61 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1231. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1232. all 128 929 0.91 0.931 0.963 0.782
  1233. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1234. 290/299 3.1G 0.02798 0.03441 0.005267 0.06766 71 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.96it/s]
  1235. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1236. all 128 929 0.92 0.925 0.963 0.785
  1237. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1238. 291/299 3.1G 0.0265 0.03155 0.004745 0.0628 72 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1239. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.63it/s]
  1240. all 128 929 0.934 0.921 0.965 0.787
  1241. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1242. 292/299 3.1G 0.02749 0.03641 0.005509 0.0694 37 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1243. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.63it/s]
  1244. all 128 929 0.94 0.92 0.968 0.788
  1245. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1246. 293/299 3.1G 0.02843 0.03297 0.005209 0.06661 76 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1247. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.63it/s]
  1248. all 128 929 0.945 0.917 0.967 0.794
  1249. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1250. 294/299 3.1G 0.0276 0.03276 0.005642 0.06599 75 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1251. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.63it/s]
  1252. all 128 929 0.953 0.916 0.968 0.796
  1253. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1254. 295/299 3.1G 0.02729 0.03314 0.004815 0.06524 127 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1255. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1256. all 128 929 0.95 0.915 0.966 0.793
  1257. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1258. 296/299 3.1G 0.02664 0.03399 0.004936 0.06557 138 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1259. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1260. all 128 929 0.951 0.908 0.965 0.796
  1261. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1262. 297/299 3.1G 0.0279 0.03301 0.005219 0.06613 64 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1263. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.62it/s]
  1264. all 128 929 0.949 0.908 0.965 0.789
  1265. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1266. 298/299 3.1G 0.02837 0.03559 0.004903 0.06886 103 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1267. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:04<00:00, 1.64it/s]
  1268. all 128 929 0.928 0.929 0.965 0.783
  1269. Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
  1270. 299/299 3.1G 0.02915 0.03056 0.00565 0.06536 79 640: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00, 1.97it/s]
  1271. Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:11<00:00, 1.38s/it]
  1272. all 128 929 0.923 0.928 0.964 0.785
  1273. Images sizes do not match. This will causes images to be display incorrectly in the UI.
  1274. 300 epochs completed in 1.346 hours.
  1275. Optimizer stripped from runs/train/exp17/weights/last.pt, 14.8MB
  1276. Optimizer stripped from runs/train/exp17/weights/best.pt, 14.8MB
  1277. Images sizes do not match. This will causes images to be display incorrectly in the UI.
  1278. wandb: Waiting for W&B process to finish... (success).
  1279. wandb:
  1280. wandb: Run history:
  1281. wandb: metrics/mAP_0.5 ▁▂▄▅▅▆▆▆▆▆▅▆▆▆▆▇▇▇▇▇▇▇██████████████████
  1282. wandb: metrics/mAP_0.5:0.95 ▁▂▃▃▃▄▃▄▃▃▃▃▄▄▄▄▅▅▅▅▅▅▆▆▆▇▇▇▇▇▇█▇███████
  1283. wandb: metrics/precision ▁▂▅▅▅▅▄▅▆▄▄▃▆▆▆▆▆▇▆▆▆▇▆▆▆▇▇▇███▇▇█▇▇████
  1284. wandb: metrics/recall ▁▂▃▄▄▆▆▅▄▅▅▆▅▆▅▆▇▆▇▇▇▇█▇██▇█▇█▇█████████
  1285. wandb: train/box_loss ▇▆▆▆▆▆▇▆█▇▇█▆▆▇▅▆▅▅▄▄▄▃▄▃▄▃▂▃▂▃▂▂▂▂▃▂▂▁▂
  1286. wandb: train/cls_loss █▇▅▃▃▃▃▃▄▄▃▄▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▁▂▂▂▁▁▁▁▁▁▁▁▁
  1287. wandb: train/obj_loss ██▇▅▅▅▃▄▄▄▅▄▄▃▄▃▄▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▃▂▃▂▂▂▂▂▂▂▁▁
  1288. wandb: val/box_loss ▇▇▆▇█▆█▆████▇▆▆▆▅▅▄▄▄▄▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▁▁▁▁▁▁▁
  1289. wandb: val/cls_loss █▆▄▃▂▂▃▃▄▃▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁
  1290. wandb: val/obj_loss █▇▆▅▅▄▄▄▅▅▅▄▄▄▄▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁
  1291. wandb: x/lr0 ▁▂▃▄▅▆▆▇████▇▇▇▇▆▆▆▆▅▅▅▅▄▄▄▄▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂
  1292. wandb: x/lr1 ▁▂▃▄▅▆▆▇████▇▇▇▇▆▆▆▆▅▅▅▅▄▄▄▄▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂
  1293. wandb: x/lr2 ██▇▆▅▄▃▂▂▂▂▂▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁
  1294. wandb:
  1295. wandb: Run summary:
  1296. wandb: metrics/mAP_0.5 0.96385
  1297. wandb: metrics/mAP_0.5:0.95 0.78467
  1298. wandb: metrics/precision 0.92323
  1299. wandb: metrics/recall 0.92769
  1300. wandb: train/box_loss 0.02915
  1301. wandb: train/cls_loss 0.00565
  1302. wandb: train/obj_loss 0.03056
  1303. wandb: val/box_loss 0.02162
  1304. wandb: val/cls_loss 0.00299
  1305. wandb: val/obj_loss 0.01812
  1306. wandb: x/lr0 0.002
  1307. wandb: x/lr1 0.002
  1308. wandb: x/lr2 0.002
  1309. wandb:
  1310. wandb: Synced exp17: https://wandb.ai/junxing/YOLOv5/runs/3d4ixpx4
  1311. wandb: Synced 5 W&B file(s), 337 media file(s), 1 artifact file(s) and 0 other file(s)
  1312. wandb: Find logs at: ./wandb/run-20221229_143028-3d4ixpx4/logs

模型转换

接下来:使用TensorRT加速部署YOLOv5!!!!基本流程如下:

  • 使用tensorrtx/yolov5中的gen_wts.py文件,在yolov5-5.0中将yolov5.pt转换为yolov5.wts文件
  • 在tensorrtx/yolov5中进行编译,生成可执行文件yolov5
  • 使用yolov5可执行文件来生成yolov5.engine文件,即TensorRT模型
  1. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ python3 gen_wts.py -w runs/train/exp17/weights/best.pt -o best.wts
  2. Matplotlib created a temporary config/cache directory at /tmp/matplotlib-ed9n7r3z because the default path (/home /nvidia/.cache/matplotlib) is not a writable directory; it is highly recommended to set the MPLCONFIGDIR environm ent variable to a writable directory, in particular to speed up the import of Matplotlib and to better support mu ltiprocessing.
  3. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ ls
  4. best.wts data Dockerfile hubconf.py models README.md runs test.py tutorial.ipynb wandb yolov5s.wts
  5. build detect.py gen_wts.py LICENSE __pycache__ requirements.txt tensorrtx train.py utils weights
  6. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ ll
  7. total 128876
  8. drwxrwxr-x 13 nvidia nvidia 4096 12 29 13:18 ./
  9. drwxr-xr-x 46 nvidia nvidia 4096 12 29 13:10 ../
  10. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 65675318 12 29 16:18 best.wts
  11. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 29 13:18 build/
  12. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 29 09:51 data/
  13. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 8816 12 26 17:12 detect.py
  14. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 1809 12 21 13:16 Dockerfile
  15. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 3610 12 21 13:16 .dockerignore
  16. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 1358 12 29 13:16 gen_wts.py
  17. drwxrwxr-x 8 nvidia nvidia 4096 12 28 13:01 .git/
  18. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 75 12 21 13:16 .gitattributes
  19. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 21 13:16 .github/
  20. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 3976 12 21 13:16 .gitignore*
  21. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 5510 12 21 13:16 hubconf.py
  22. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 35126 12 21 13:16 LICENSE
  23. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 21 14:16 models/
  24. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 21 14:16 __pycache__/
  25. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 11191 12 21 13:16 README.md*
  26. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 599 12 21 13:16 requirements.txt*
  27. drwxr-xr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 22 16:39 runs/
  28. drwxrwxr-x 41 nvidia nvidia 4096 12 29 13:10 tensorrtx/
  29. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 16976 12 21 13:16 test.py
  30. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 33779 12 21 13:16 train.py
  31. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 394029 12 21 13:16 tutorial.ipynb
  32. drwxrwxr-x 6 nvidia nvidia 4096 12 27 13:29 utils/
  33. drwxrwxr-x 16 nvidia nvidia 4096 12 29 14:30 wandb/
  34. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 28 13:05 weights/
  35. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 65675318 12 29 13:17 yolov5s.wts
  36. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ ll
  37. total 128876
  38. drwxrwxr-x 13 nvidia nvidia 4096 12 29 13:18 ./
  39. drwxr-xr-x 46 nvidia nvidia 4096 12 29 13:10 ../
  40. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 65675318 12 29 16:18 best.wts
  41. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 29 13:18 build/
  42. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 29 09:51 data/
  43. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 8816 12 26 17:12 detect.py
  44. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 1809 12 21 13:16 Dockerfile
  45. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 3610 12 21 13:16 .dockerignore
  46. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 1358 12 29 13:16 gen_wts.py
  47. drwxrwxr-x 8 nvidia nvidia 4096 12 28 13:01 .git/
  48. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 75 12 21 13:16 .gitattributes
  49. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 21 13:16 .github/
  50. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 3976 12 21 13:16 .gitignore*
  51. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 5510 12 21 13:16 hubconf.py
  52. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 35126 12 21 13:16 LICENSE
  53. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 21 14:16 models/
  54. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 21 14:16 __pycache__/
  55. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 11191 12 21 13:16 README.md*
  56. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 599 12 21 13:16 requirements.txt*
  57. drwxr-xr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 22 16:39 runs/
  58. drwxrwxr-x 41 nvidia nvidia 4096 12 29 13:10 tensorrtx/
  59. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 16976 12 21 13:16 test.py
  60. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 33779 12 21 13:16 train.py
  61. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 394029 12 21 13:16 tutorial.ipynb
  62. drwxrwxr-x 6 nvidia nvidia 4096 12 27 13:29 utils/
  63. drwxrwxr-x 16 nvidia nvidia 4096 12 29 14:30 wandb/
  64. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 28 13:05 weights/
  65. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 65675318 12 29 13:17 yolov5s.wts
  66. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ ll
  67. total 128876
  68. drwxrwxr-x 13 nvidia nvidia 4096 12 29 13:18 ./
  69. drwxr-xr-x 46 nvidia nvidia 4096 12 29 13:10 ../
  70. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 65675318 12 29 16:18 best.wts
  71. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 29 13:18 build/
  72. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 29 09:51 data/
  73. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 8816 12 26 17:12 detect.py
  74. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 1809 12 21 13:16 Dockerfile
  75. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 3610 12 21 13:16 .dockerignore
  76. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 1358 12 29 13:16 gen_wts.py
  77. drwxrwxr-x 8 nvidia nvidia 4096 12 28 13:01 .git/
  78. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 75 12 21 13:16 .gitattributes
  79. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 21 13:16 .github/
  80. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 3976 12 21 13:16 .gitignore*
  81. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 5510 12 21 13:16 hubconf.py
  82. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 35126 12 21 13:16 LICENSE
  83. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 21 14:16 models/
  84. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 21 14:16 __pycache__/
  85. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 11191 12 21 13:16 README.md*
  86. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 599 12 21 13:16 requirements.txt*
  87. drwxr-xr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 22 16:39 runs/
  88. drwxrwxr-x 41 nvidia nvidia 4096 12 29 13:10 tensorrtx/
  89. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 16976 12 21 13:16 test.py
  90. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 33779 12 21 13:16 train.py
  91. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 394029 12 21 13:16 tutorial.ipynb
  92. drwxrwxr-x 6 nvidia nvidia 4096 12 27 13:29 utils/
  93. drwxrwxr-x 16 nvidia nvidia 4096 12 29 14:30 wandb/
  94. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 28 13:05 weights/
  95. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 65675318 12 29 13:17 yolov5s.wts
  96. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ ll
  97. total 128876
  98. drwxrwxr-x 13 nvidia nvidia 4096 12 29 13:18 ./
  99. drwxr-xr-x 46 nvidia nvidia 4096 12 29 13:10 ../
  100. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 65675318 12 29 16:18 best.wts
  101. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 29 13:18 build/
  102. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 29 09:51 data/
  103. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 8816 12 26 17:12 detect.py
  104. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 1809 12 21 13:16 Dockerfile
  105. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 3610 12 21 13:16 .dockerignore
  106. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 1358 12 29 13:16 gen_wts.py
  107. drwxrwxr-x 8 nvidia nvidia 4096 12 28 13:01 .git/
  108. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 75 12 21 13:16 .gitattributes
  109. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 21 13:16 .github/
  110. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 3976 12 21 13:16 .gitignore*
  111. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 5510 12 21 13:16 hubconf.py
  112. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 35126 12 21 13:16 LICENSE
  113. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 21 14:16 models/
  114. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 21 14:16 __pycache__/
  115. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 11191 12 21 13:16 README.md*
  116. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 599 12 21 13:16 requirements.txt*
  117. drwxr-xr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 22 16:39 runs/
  118. drwxrwxr-x 41 nvidia nvidia 4096 12 29 13:10 tensorrtx/
  119. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 16976 12 21 13:16 test.py
  120. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 33779 12 21 13:16 train.py
  121. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 394029 12 21 13:16 tutorial.ipynb
  122. drwxrwxr-x 6 nvidia nvidia 4096 12 27 13:29 utils/
  123. drwxrwxr-x 16 nvidia nvidia 4096 12 29 14:30 wandb/
  124. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 28 13:05 weights/
  125. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 65675318 12 29 13:17 yolov5s.wts
  126. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ ll
  127. total 128876
  128. drwxrwxr-x 13 nvidia nvidia 4096 12 29 13:18 ./
  129. drwxr-xr-x 46 nvidia nvidia 4096 12 29 13:10 ../
  130. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 65675318 12 29 16:18 best.wts
  131. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 29 13:18 build/
  132. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 29 09:51 data/
  133. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 8816 12 26 17:12 detect.py
  134. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 1809 12 21 13:16 Dockerfile
  135. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 3610 12 21 13:16 .dockerignore
  136. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 1358 12 29 13:16 gen_wts.py
  137. drwxrwxr-x 8 nvidia nvidia 4096 12 28 13:01 .git/
  138. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 75 12 21 13:16 .gitattributes
  139. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 21 13:16 .github/
  140. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 3976 12 21 13:16 .gitignore*
  141. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 5510 12 21 13:16 hubconf.py
  142. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 35126 12 21 13:16 LICENSE
  143. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 21 14:16 models/
  144. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 21 14:16 __pycache__/
  145. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 11191 12 21 13:16 README.md*
  146. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 599 12 21 13:16 requirements.txt*
  147. drwxr-xr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 22 16:39 runs/
  148. drwxrwxr-x 41 nvidia nvidia 4096 12 29 13:10 tensorrtx/
  149. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 16976 12 21 13:16 test.py
  150. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 33779 12 21 13:16 train.py
  151. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 394029 12 21 13:16 tutorial.ipynb
  152. drwxrwxr-x 6 nvidia nvidia 4096 12 27 13:29 utils/
  153. drwxrwxr-x 16 nvidia nvidia 4096 12 29 14:30 wandb/
  154. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 28 13:05 weights/
  155. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 65675318 12 29 13:17 yolov5s.wts
  156. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ ll
  157. total 128876
  158. drwxrwxr-x 13 nvidia nvidia 4096 12 29 13:18 ./
  159. drwxr-xr-x 46 nvidia nvidia 4096 12 29 13:10 ../
  160. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 65675318 12 29 16:18 best.wts
  161. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 29 13:18 build/
  162. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 29 09:51 data/
  163. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 8816 12 26 17:12 detect.py
  164. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 1809 12 21 13:16 Dockerfile
  165. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 3610 12 21 13:16 .dockerignore
  166. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 1358 12 29 13:16 gen_wts.py
  167. drwxrwxr-x 8 nvidia nvidia 4096 12 28 13:01 .git/
  168. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 75 12 21 13:16 .gitattributes
  169. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 21 13:16 .github/
  170. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 3976 12 21 13:16 .gitignore*
  171. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 5510 12 21 13:16 hubconf.py
  172. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 35126 12 21 13:16 LICENSE
  173. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 21 14:16 models/
  174. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 21 14:16 __pycache__/
  175. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 11191 12 21 13:16 README.md*
  176. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 599 12 21 13:16 requirements.txt*
  177. drwxr-xr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 22 16:39 runs/
  178. drwxrwxr-x 41 nvidia nvidia 4096 12 29 13:10 tensorrtx/
  179. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 16976 12 21 13:16 test.py
  180. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 33779 12 21 13:16 train.py
  181. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 394029 12 21 13:16 tutorial.ipynb
  182. drwxrwxr-x 6 nvidia nvidia 4096 12 27 13:29 utils/
  183. drwxrwxr-x 16 nvidia nvidia 4096 12 29 14:30 wandb/
  184. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 28 13:05 weights/
  185. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 65675318 12 29 13:17 yolov5s.wts
  186. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ ll
  187. total 128876
  188. drwxrwxr-x 13 nvidia nvidia 4096 12 29 13:18 ./
  189. drwxr-xr-x 46 nvidia nvidia 4096 12 29 13:10 ../
  190. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 65675318 12 29 16:18 best.wts
  191. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 29 13:18 build/
  192. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 29 09:51 data/
  193. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 8816 12 26 17:12 detect.py
  194. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 1809 12 21 13:16 Dockerfile
  195. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 3610 12 21 13:16 .dockerignore
  196. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 1358 12 29 13:16 gen_wts.py
  197. drwxrwxr-x 8 nvidia nvidia 4096 12 28 13:01 .git/
  198. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 75 12 21 13:16 .gitattributes
  199. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 21 13:16 .github/
  200. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 3976 12 21 13:16 .gitignore*
  201. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 5510 12 21 13:16 hubconf.py
  202. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 35126 12 21 13:16 LICENSE
  203. drwxrwxr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 21 14:16 models/
  204. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 21 14:16 __pycache__/
  205. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 11191 12 21 13:16 README.md*
  206. -rwxrwxr-x 1 nvidia nvidia 599 12 21 13:16 requirements.txt*
  207. drwxr-xr-x 4 nvidia nvidia 4096 12 22 16:39 runs/
  208. drwxrwxr-x 41 nvidia nvidia 4096 12 29 13:10 tensorrtx/
  209. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 16976 12 21 13:16 test.py
  210. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 33779 12 21 13:16 train.py
  211. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 394029 12 21 13:16 tutorial.ipynb
  212. drwxrwxr-x 6 nvidia nvidia 4096 12 27 13:29 utils/
  213. drwxrwxr-x 16 nvidia nvidia 4096 12 29 14:30 wandb/
  214. drwxrwxr-x 2 nvidia nvidia 4096 12 28 13:05 weights/
  215. -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 65675318 12 29 13:17 yolov5s.wts
  216. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ cd tensorrtx/yolov5/
  217. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5$ ls
  218. build calibrator.h common.hpp gen_wts.py macros.h samples yololayer.cu yolov5.cpp yolov5_trt.py
  219. calibrator.cpp CMakeLists.txt cuda_utils.h logging.h README.md utils.h yololayer.h yolov5s.wts
  220. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5$ cd build/
  221. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ ls
  222. best.wts _bus.jpg CMakeCache.txt CMakeFiles cmake_install.cmake libmyplugins.so Makefile yolov5 yolov5s.engine yolov5s.wts _zidane.jpg
  223. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ rm best.wts
  224. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ cp ../../
  225. alexnet/ densenet/ .github/ inception/ mobilenet/ repvgg/ senet/ ufld/ yolov3-tiny/
  226. arcface/ detr/ .gitignore lenet/ psenet/ resnet/ shufflenetv2/ unet/ yolov4/
  227. centernet/ Dockerfile googlenet/ LICENSE rcnn/ retinaface/ squeezenet/ vgg/ yolov5/
  228. crnn/ efficientnet/ hrnet/ lprnet/ README.md retinafaceAntiCov/ tsm/ yolov3/
  229. dbnet/ .git/ ibnnet/ mnasnet/ refinedet/ scaled-yolov4/ tutorials/ yolov3-spp/
  230. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ cp ../../../
  231. best.wts detect.py gen_wts.py .github/ LICENSE README.md tensorrtx/ tutorial.ipynb weights/
  232. build/ Dockerfile .git/ .gitignore models/ requirements.txt test.py utils/ yolov5s.wts
  233. data/ .dockerignore .gitattributes hubconf.py __pycache__/ runs/ train.py wandb/
  234. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ cp ../../../
  235. best.wts detect.py gen_wts.py .github/ LICENSE README.md tensorrtx/ tutorial.ipynb weights/
  236. build/ Dockerfile .git/ .gitignore models/ requirements.txt test.py utils/ yolov5s.wts
  237. data/ .dockerignore .gitattributes hubconf.py __pycache__/ runs/ train.py wandb/
  238. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ cp ../../../best.wts .
  239. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ sudo ./yolov5 -s best.wts best.engine s
  240. [sudo] password for nvidia:
  241. Loading weights: best.wts
  242. Building engine, please wait for a while...
  243. Build engine successfully!
  244. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$

还有, 如果我们要转换自己训练的模型,需要在编译前修改

  1. yololayer.h,这里没改用的开源的数据。
  1. static constexpr int CLASS_NUM =80; // 数据集的类别数//修改成自己的类别数
  2. static constexpr int INPUT_H =608;
  3. static constexpr int INPUT_W =608;

查看使用的版本是否对应

  1. /yolov5$ git log
  2. commit f5b8f7d54c9fa69210da0177fec7ac2d9e4a627c (HEAD, tag: v5.0)
  3. Author: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
  4. Date: Sun Apr 11 19:23:47 2021 +0200
  5. YOLOv5 v5.0 Release (#2762)
  6. commit e2b7bc0b32ecf306fc179bb87bad82216a470b37
  7. Author: Ben Milanko <bpmil3@student.monash.edu>
  8. Date: Mon Apr 12 02:53:40 2021 +1000
  9. YouTube Livestream Detection (#2752)
  10. * Youtube livestream detection
  11. * dependancy update to auto install pafy
  12. * Remove print
  13. * include youtube_dl in deps
  14. * PEP8 reformat
  15. * youtube url check fix
  16. * reduce lines
  17. * add comment
  18. * update check_requirements
  19. * stream framerate fix
  20. * Update README.md
  21. * cleanup
  22. * PEP8
  23. * remove cap.retrieve() failure code
  24. Co-authored-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
  1. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ git log
  2. commit 791c8a4484ac08ab8808c347f5b900bdf49e15c1 (HEAD, tag: yolov5-v5.0)
  3. Author: wang-xinyu <wangxinyu_es@163.com>
  4. Date: Wed Oct 13 12:15:10 2021 +0000
  5. update yolov5 readme
  6. commit c70a33882796b5bb37f1a1bf548a551e8403ea85
  7. Author: JumpPandaer <834662983@qq.com>
  8. Date: Wed Oct 13 19:04:39 2021 +0800
  9. fix a bug with maskrcnn (#758)
  10. commit 7c1a145c346241df048c0525de11580b3c45c756
  11. Author: liufqing <82146488+liufqing@users.noreply.github.com>
  12. Date: Thu Sep 30 15:18:04 2021 +0800
  13. add resnet34 (#741)
  14. * hello
  15. * add resnet34
  16. commit 9fefbed77f2f8166cacc9d4063102072f501e653
  17. Author: Armassarion <33727511+Armassarion@users

USB摄像头实时检测

要修改代码,我这里用的是大佬们写好的,直接复制张贴就能跑。

  1. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ cat ../yolov5.cpp
  2. #include<iostream>
  3. #include<chrono>
  4. #include"cuda_utils.h"
  5. #include"logging.h"
  6. #include"common.hpp"
  7. #include"utils.h"
  8. #include"calibrator.h"
  9. #define USE_FP16// set USE_INT8 or USE_FP16 or USE_FP32
  10. #define DEVICE 0// GPU id
  11. #define NMS_THRESH 0.4
  12. #define CONF_THRESH 0.5
  13. #define BATCH_SIZE 1// stuff we know about the network and the input/output blobs
  14. static const int INPUT_H = Yolo::INPUT_H;
  15. static const int INPUT_W = Yolo::INPUT_W;
  16. static const int CLASS_NUM = Yolo::CLASS_NUM;
  17. static const int OUTPUT_SIZE = Yolo::MAX_OUTPUT_BBOX_COUNT *sizeof(Yolo::Detection)/sizeof(float)+1;// we assume the yololayer outputs no more than MAX_OUTPUT_BBOX_COUNT boxes that conf >= 0.1
  18. const char* INPUT_BLOB_NAME ="data";
  19. const char* OUTPUT_BLOB_NAME ="prob";
  20. static Logger gLogger;// 数据集所有类别名称
  21. char* my_classes[]={"person","bicycle","car","motorcycle","airplane","bus","train","truck","boat","traffic light","fire hydrant","stop sign","parking meter","bench","bird","cat","dog","horse","sheep","cow","elephant","bear","zebra","giraffe","backpack","umbrella","handbag","tie","suitcase","frisbee","skis","snowboard","sports ball","kite","baseball bat","baseball glove","skateboard","surfboard","tennis racket","bottle","wine glass","cup","fork","knife","spoon","bowl","banana","apple","sandwich","orange","broccoli","carrot","hot dog","pizza","donut","cake","chair","couch","potted plant","bed","dining table","toilet","tv","laptop","mouse","remote","keyboard","cell phone","microwave","oven","toaster","sink","refrigerator","book","clock","vase","scissors","teddy bear","hair drier","toothbrush"};
  22. static int get_width(int x,float gw,int divisor =8){//return math.ceil(x / divisor) * divisor
  23. if(int(x * gw)% divisor ==0){return int(x * gw);}
  24. return (int(x * gw / divisor)+1)* divisor;
  25. }
  26. static int get_depth(int x,float gd){
  27. if(x ==1){return 1;}
  28. else{
  29. return round(x * gd)>1?round(x * gd):1;}
  30. }
  31. ICudaEngine*build_engine(unsigned int maxBatchSize, IBuilder* builder, IBuilderConfig* config, DataType dt,float& gd,float& gw, std::string& wts_name){
  32. INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(0U);
  33. // Create input tensor of shape {3, INPUT_H, INPUT_W} with name INPUT_BLOB_NAME
  34. ITensor* data = network->addInput(INPUT_BLOB_NAME, dt, Dims3{3, INPUT_H, INPUT_W });assert(data);
  35. std::map<std::string, Weights> weightMap =loadWeights(wts_name);
  36. /* ------ yolov5 backbone------ */
  37. auto focus0 =focus(network, weightMap,*data,3,get_width(64, gw),3,"model.0");
  38. auto conv1 =convBlock(network, weightMap,*focus0->getOutput(0),get_width(128, gw),3,2,1,"model.1");
  39. auto bottleneck_CSP2 =C3(network, weightMap,*conv1->getOutput(0),get_width(128, gw),get_width(128, gw),get_depth(3, gd),true,1,0.5,"model.2");
  40. auto conv3 =convBlock(network, weightMap,*bottleneck_CSP2->getOutput(0),get_width(256, gw),3,2,1,"model.3");
  41. auto bottleneck_csp4 =C3(network, weightMap,*conv3->getOutput(0),get_width(256, gw),get_width(256, gw),get_depth(9, gd),true,1,0.5,"model.4");
  42. auto conv5 =convBlock(network, weightMap,*bottleneck_csp4->getOutput(0),get_width(512, gw),3,2,1,"model.5");
  43. auto bottleneck_csp6 =C3(network, weightMap,*conv5->getOutput(0),get_width(512, gw),get_width(512, gw),get_depth(9, gd),true,1,0.5,"model.6");
  44. auto conv7 =convBlock(network, weightMap,*bottleneck_csp6->getOutput(0),get_width(1024, gw),3,2,1,"model.7");
  45. auto spp8 =SPP(network, weightMap,*conv7->getOutput(0),get_width(1024, gw),get_width(1024, gw),5,9,13,"model.8");
  46. /* ------ yolov5 head ------ */
  47. auto bottleneck_csp9 =C3(network, weightMap,*spp8->getOutput(0),get_width(1024, gw),get_width(1024, gw),get_depth(3, gd),false,1,0.5,"model.9");
  48. auto conv10 =convBlock(network, weightMap,*bottleneck_csp9->getOutput(0),get_width(512, gw),1,1,1,"model.10");
  49. auto upsample11 = network->addResize(*conv10->getOutput(0));assert(upsample11);
  50. upsample11->setResizeMode(ResizeMode::kNEAREST);
  51. upsample11->setOutputDimensions(bottleneck_csp6->getOutput(0)->getDimensions());
  52. ITensor* inputTensors12[]={ upsample11->getOutput(0), bottleneck_csp6->getOutput(0)};
  53. auto cat12 = network->addConcatenation(inputTensors12,2);
  54. auto bottleneck_csp13 =C3(network, weightMap,*cat12->getOutput(0),get_width(1024, gw),get_width(512, gw),get_depth(3, gd),false,1,0.5,"model.13");
  55. auto conv14 =convBlock(network, weightMap,*bottleneck_csp13->getOutput(0),get_width(256, gw),1,1,1,"model.14");
  56. auto upsample15 = network->addResize(*conv14->getOutput(0));assert(upsample15);
  57. upsample15->setResizeMode(ResizeMode::kNEAREST);
  58. upsample15->setOutputDimensions(bottleneck_csp4->getOutput(0)->getDimensions());
  59. ITensor* inputTensors16[]={ upsample15->getOutput(0), bottleneck_csp4->getOutput(0)};
  60. auto cat16 = network->addConcatenation(inputTensors16,2);
  61. auto bottleneck_csp17 =C3(network, weightMap,*cat16->getOutput(0),get_width(512, gw),get_width(256, gw),get_depth(3, gd),false,1,0.5,"model.17");// yolo layer 0
  62. IConvolutionLayer* det0 = network->addConvolutionNd(*bottleneck_csp17->getOutput(0),3*(Yolo::CLASS_NUM +5), DimsHW{1,1}, weightMap["model.24.m.0.weight"], weightMap["model.24.m.0.bias"]);
  63. auto conv18 =convBlock(network, weightMap,*bottleneck_csp17->getOutput(0),get_width(256, gw),3,2,1,"model.18");
  64. ITensor* inputTensors19[]={ conv18->getOutput(0), conv14->getOutput(0)};
  65. auto cat19 = network->addConcatenation(inputTensors19,2);
  66. auto bottleneck_csp20 =C3(network, weightMap,*cat19->getOutput(0),get_width(512, gw),get_width(512, gw),get_depth(3, gd),false,1,0.5,"model.20");//yolo layer 1
  67. IConvolutionLayer* det1 = network->addConvolutionNd(*bottleneck_csp20->getOutput(0),3*(Yolo::CLASS_NUM +5), DimsHW{1,1}, weightMap["model.24.m.1.weight"], weightMap["model.24.m.1.bias"]);
  68. auto conv21 =convBlock(network, weightMap,*bottleneck_csp20->getOutput(0),get_width(512, gw),3,2,1,"model.21");
  69. ITensor* inputTensors22[]={ conv21->getOutput(0), conv10->getOutput(0)};
  70. auto cat22 = network->addConcatenation(inputTensors22,2);
  71. auto bottleneck_csp23 =C3(network, weightMap,*cat22->getOutput(0),get_width(1024, gw),get_width(1024, gw),get_depth(3, gd),false,1,0.5,"model.23");
  72. IConvolutionLayer* det2 = network->addConvolutionNd(*bottleneck_csp23->getOutput(0),3*(Yolo::CLASS_NUM +5), DimsHW{1,1}, weightMap["model.24.m.2.weight"], weightMap["model.24.m.2.bias"]);
  73. auto yolo =addYoLoLayer(network, weightMap,"model.24", std::vector<IConvolutionLayer*>{det0, det1, det2});
  74. yolo->getOutput(0)->setName(OUTPUT_BLOB_NAME);
  75. network->markOutput(*yolo->getOutput(0));
  76. // Build engine
  77. builder->setMaxBatchSize(maxBatchSize);
  78. config->setMaxWorkspaceSize(16*(1<<20));// 16MB
  79. #if defined(USE_FP16)
  80. config->setFlag(BuilderFlag::kFP16);
  81. #elif defined(USE_INT8)
  82. std::cout <<"Your platform support int8: "<<(builder->platformHasFastInt8()?"true":"false")<< std::endl;
  83. assert(builder->platformHasFastInt8());
  84. config->setFlag(BuilderFlag::kINT8);
  85. Int8EntropyCalibrator2* calibrator =newInt8EntropyCalibrator2(1, INPUT_W, INPUT_H,"./coco_calib/","int8calib.table", INPUT_BLOB_NAME);
  86. config->setInt8Calibrator(calibrator);
  87. #endif
  88. std::cout <<"Building engine, please wait for a while..."<< std::endl;
  89. ICudaEngine* engine = builder->buildEngineWithConfig(*network,*config);
  90. std::cout <<"Build engine successfully!"<< std::endl;
  91. // Don't need the network any more
  92. network->destroy();
  93. // Release host memory
  94. for(auto& mem : weightMap)
  95. {
  96. free((void*)(mem.second.values));
  97. }
  98. return engine;
  99. }
  100. ICudaEngine*build_engine_p6(unsigned int maxBatchSize, IBuilder* builder, IBuilderConfig* config, DataType dt,float& gd,float& gw, std::string& wts_name){
  101. INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(0U);
  102. // Create input tensor of shape {3, INPUT_H, INPUT_W} with name INPUT_BLOB_NAME
  103. ITensor* data = network->addInput(INPUT_BLOB_NAME, dt, Dims3{3, INPUT_H, INPUT_W });assert(data);
  104. std::map<std::string, Weights> weightMap =loadWeights(wts_name);
  105. /* ------ yolov5 backbone------ */
  106. auto focus0 =focus(network, weightMap,*data,3,get_width(64, gw),3,"model.0");
  107. auto conv1 =convBlock(network, weightMap,*focus0->getOutput(0),get_width(128, gw),3,2,1,"model.1");
  108. auto c3_2 =C3(network, weightMap,*conv1->getOutput(0),get_width(128, gw),get_width(128, gw),get_depth(3, gd),true,1,0.5,"model.2");
  109. auto conv3 =convBlock(network, weightMap,*c3_2->getOutput(0),get_width(256, gw),3,2,1,"model.3");
  110. auto c3_4 =C3(network, weightMap,*conv3->getOutput(0),get_width(256, gw),get_width(256, gw),get_depth(9, gd),true,1,0.5,"model.4");
  111. auto conv5 =convBlock(network, weightMap,*c3_4->getOutput(0),get_width(512, gw),3,2,1,"model.5");
  112. auto c3_6 =C3(network, weightMap,*conv5->getOutput(0),get_width(512, gw),get_width(512, gw),get_depth(9, gd),true,1,0.5,"model.6");
  113. auto conv7 =convBlock(network, weightMap,*c3_6->getOutput(0),get_width(768, gw),3,2,1,"model.7");
  114. auto c3_8 =C3(network, weightMap,*conv7->getOutput(0),get_width(768, gw),get_width(768, gw),get_depth(3, gd),true,1,0.5,"model.8");
  115. auto conv9 =convBlock(network, weightMap,*c3_8->getOutput(0),get_width(1024, gw),3,2,1,"model.9");
  116. auto spp10 =SPP(network, weightMap,*conv9->getOutput(0),get_width(1024, gw),get_width(1024, gw),3,5,7,"model.10");
  117. auto c3_11 =C3(network, weightMap,*spp10->getOutput(0),get_width(1024, gw),get_width(1024, gw),get_depth(3, gd),false,1,0.5,"model.11");
  118. /* ------ yolov5 head ------ */
  119. auto conv12 =convBlock(network, weightMap,*c3_11->getOutput(0),get_width(768, gw),1,1,1,"model.12");
  120. auto upsample13 = network->addResize(*conv12->getOutput(0));assert(upsample13);
  121. upsample13->setResizeMode(ResizeMode::kNEAREST);
  122. upsample13->setOutputDimensions(c3_8->getOutput(0)->getDimensions());
  123. ITensor* inputTensors14[]={ upsample13->getOutput(0), c3_8->getOutput(0)};
  124. auto cat14 = network->addConcatenation(inputTensors14,2);
  125. auto c3_15 =C3(network, weightMap,*cat14->getOutput(0),get_width(1536, gw),get_width(768, gw),get_depth(3, gd),false,1,0.5,"model.15");
  126. auto conv16 =convBlock(network, weightMap,*c3_15->getOutput(0),get_width(512, gw),1,1,1,"model.16");
  127. auto upsample17 = network->addResize(*conv16->getOutput(0));assert(upsample17);
  128. upsample17->setResizeMode(ResizeMode::kNEAREST);
  129. upsample17->setOutputDimensions(c3_6->getOutput(0)->getDimensions());
  130. ITensor* inputTensors18[]={ upsample17->getOutput(0), c3_6->getOutput(0)};
  131. auto cat18 = network->addConcatenation(inputTensors18,2);
  132. auto c3_19 =C3(network, weightMap,*cat18->getOutput(0),get_width(1024, gw),get_width(512, gw),get_depth(3, gd),false,1,0.5,"model.19");
  133. auto conv20 =convBlock(network, weightMap,*c3_19->getOutput(0),get_width(256, gw),1,1,1,"model.20");
  134. auto upsample21 = network->addResize(*conv20->getOutput(0));assert(upsample21);
  135. upsample21->setResizeMode(ResizeMode::kNEAREST);
  136. upsample21->setOutputDimensions(c3_4->getOutput(0)->getDimensions());
  137. ITensor* inputTensors21[]={ upsample21->getOutput(0), c3_4->getOutput(0)};
  138. auto cat22 = network->addConcatenation(inputTensors21,2);
  139. auto c3_23 =C3(network, weightMap,*cat22->getOutput(0),get_width(512, gw),get_width(256, gw),get_depth(3, gd),false,1,0.5,"model.23");
  140. auto conv24 =convBlock(network, weightMap,*c3_23->getOutput(0),get_width(256, gw),3,2,1,"model.24");
  141. ITensor* inputTensors25[]={ conv24->getOutput(0), conv20->getOutput(0)};
  142. auto cat25 = network->addConcatenation(inputTensors25,2);
  143. auto c3_26 =C3(network, weightMap,*cat25->getOutput(0),get_width(1024, gw),get_width(512, gw),get_depth(3, gd),false,1,0.5,"model.26");
  144. auto conv27 =convBlock(network, weightMap,*c3_26->getOutput(0),get_width(512, gw),3,2,1,"model.27");
  145. ITensor* inputTensors28[]={ conv27->getOutput(0), conv16->getOutput(0)};
  146. auto cat28 = network->addConcatenation(inputTensors28,2);
  147. auto c3_29 =C3(network, weightMap,*cat28->getOutput(0),get_width(1536, gw),get_width(768, gw),get_depth(3, gd),false,1,0.5,"model.29");
  148. auto conv30 =convBlock(network, weightMap,*c3_29->getOutput(0),get_width(768, gw),3,2,1,"model.30");
  149. ITensor* inputTensors31[]={ conv30->getOutput(0), conv12->getOutput(0)};
  150. auto cat31 = network->addConcatenation(inputTensors31,2);
  151. auto c3_32 =C3(network, weightMap,*cat31->getOutput(0),get_width(2048, gw),get_width(1024, gw),get_depth(3, gd),false,1,0.5,"model.32");
  152. /* ------ detect ------ */
  153. IConvolutionLayer* det0 = network->addConvolutionNd(*c3_23->getOutput(0),3*(Yolo::CLASS_NUM +5), DimsHW{1,1}, weightMap["model.33.m.0.weight"], weightMap["model.33.m.0.bias"]);
  154. IConvolutionLayer* det1 = network->addConvolutionNd(*c3_26->getOutput(0),3*(Yolo::CLASS_NUM +5), DimsHW{1,1}, weightMap["model.33.m.1.weight"], weightMap["model.33.m.1.bias"]);
  155. IConvolutionLayer* det2 = network->addConvolutionNd(*c3_29->getOutput(0),3*(Yolo::CLASS_NUM +5), DimsHW{1,1}, weightMap["model.33.m.2.weight"], weightMap["model.33.m.2.bias"]);
  156. IConvolutionLayer* det3 = network->addConvolutionNd(*c3_32->getOutput(0),3*(Yolo::CLASS_NUM +5), DimsHW{1,1}, weightMap["model.33.m.3.weight"], weightMap["model.33.m.3.bias"]);
  157. auto yolo =addYoLoLayer(network, weightMap,"model.33", std::vector<IConvolutionLayer*>{det0, det1, det2, det3});
  158. yolo->getOutput(0)->setName(OUTPUT_BLOB_NAME);
  159. network->markOutput(*yolo->getOutput(0));
  160. // Build engine
  161. builder->setMaxBatchSize(maxBatchSize);
  162. config->setMaxWorkspaceSize(16*(1<<20));// 16MB
  163. #if defined(USE_FP16)
  164. config->setFlag(BuilderFlag::kFP16);
  165. #elif defined(USE_INT8)
  166. std::cout <<"Your platform support int8: "<<(builder->platformHasFastInt8()?"true":"false")<< std::endl;assert(builder->platformHasFastInt8());
  167. config->setFlag(BuilderFlag::kINT8);
  168. Int8EntropyCalibrator2* calibrator =newInt8EntropyCalibrator2(1, INPUT_W, INPUT_H,"./coco_calib/","int8calib.table", INPUT_BLOB_NAME);
  169. config->setInt8Calibrator(calibrator);
  170. #endif
  171. std::cout <<"Building engine, please wait for a while..."<< std::endl;
  172. ICudaEngine* engine = builder->buildEngineWithConfig(*network,*config);
  173. std::cout <<"Build engine successfully!"<< std::endl;
  174. // Don't need the network any more
  175. network->destroy();
  176. // Release host memory
  177. for(auto& mem : weightMap)
  178. {
  179. free((void*)(mem.second.values));
  180. }
  181. return engine;
  182. }
  183. void APIToModel(unsigned int maxBatchSize, IHostMemory** modelStream,float& gd,float& gw, std::string& wts_name){// Create builder
  184. IBuilder* builder =createInferBuilder(gLogger);
  185. IBuilderConfig* config = builder->createBuilderConfig();
  186. // Create model to populate the network, then set the outputs and create an engine
  187. ICudaEngine* engine =build_engine(maxBatchSize, builder, config, DataType::kFLOAT, gd, gw, wts_name);
  188. assert(engine !=nullptr);// Serialize the engine(*modelStream)= engine->serialize();// Close everything down
  189. engine->destroy();
  190. builder->destroy();
  191. config->destroy();}
  192. void doInference(IExecutionContext& context, cudaStream_t& stream,void** buffers,float* input,float* output,int batchSize){
  193. // DMA input batch data to device, infer on the batch asynchronously, and DMA output back to host
  194. CUDA_CHECK(cudaMemcpyAsync(buffers[0], input, batchSize *3* INPUT_H * INPUT_W *sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice, stream));
  195. context.enqueue(batchSize, buffers, stream,nullptr);
  196. CUDA_CHECK(cudaMemcpyAsync(output, buffers[1], batchSize * OUTPUT_SIZE *sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost, stream));
  197. cudaStreamSynchronize(stream);}
  198. bool parse_args(int argc,char** argv, std::string& engine){
  199. if(argc <3)
  200. return false;
  201. if(std::string(argv[1])=="-v"&& argc ==3){
  202. engine = std::string(argv[2]);
  203. }else{return false;}
  204. return true;}
  205. int main(int argc,char** argv){
  206. cudaSetDevice(DEVICE);//
  207. std::string wts_name = "";
  208. std::string engine_name = "";//float gd = 0.0f, gw = 0.0f;//
  209. std::string img_dir;if(!parse_args(argc, argv, engine_name)){
  210. std::cerr <<"arguments not right!"<< std::endl;
  211. std::cerr <<"./yolov5 -v [.engine] // run inference with camera"<< std::endl;
  212. return-1;}
  213. std::ifstream file(engine_name, std::ios::binary);
  214. if(!file.good()){
  215. std::cerr <<" read "<< engine_name <<" error! "<< std::endl;return-1;}char* trtModelStream{nullptr};
  216. size_t size =0;
  217. file.seekg(0, file.end);
  218. size = file.tellg();
  219. file.seekg(0, file.beg);
  220. trtModelStream =new char[size];assert(trtModelStream);
  221. file.read(trtModelStream, size);
  222. file.close();// prepare input data ---------------------------
  223. static float data[BATCH_SIZE *3* INPUT_H * INPUT_W];//for (int i = 0; i < 3 * INPUT_H * INPUT_W; i++)// data[i] = 1.0;
  224. static float prob[BATCH_SIZE * OUTPUT_SIZE];
  225. IRuntime* runtime =createInferRuntime(gLogger);assert(runtime !=nullptr);
  226. ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(trtModelStream, size);assert(engine !=nullptr);
  227. IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();assert(context !=nullptr);delete[] trtModelStream;assert(engine->getNbBindings()==2);
  228. void* buffers[2];
  229. // In order to bind the buffers, we need to know the names of the input and output tensors.
  230. // Note that indices are guaranteed to be less than IEngine::getNbBindings()
  231. const int inputIndex = engine->getBindingIndex(INPUT_BLOB_NAME);
  232. const int outputIndex = engine->getBindingIndex(OUTPUT_BLOB_NAME);
  233. assert(inputIndex ==0);
  234. assert(outputIndex ==1);// Create GPU buffers on device
  235. CUDA_CHECK(cudaMalloc(&buffers[inputIndex], BATCH_SIZE *3* INPUT_H * INPUT_W *sizeof(float)));
  236. CUDA_CHECK(cudaMalloc(&buffers[outputIndex], BATCH_SIZE * OUTPUT_SIZE *sizeof(float)));// Create stream
  237. cudaStream_t stream;CUDA_CHECK(cudaStreamCreate(&stream));// 调用摄像头编号
  238. cv::VideoCapture capture(0);//cv::VideoCapture capture("../overpass.mp4");//int fourcc = cv::VideoWriter::fourcc('M','J','P','G');//capture.set(cv::CAP_PROP_FOURCC, fourcc);
  239. if(!capture.isOpened()){
  240. std::cout <<"Error opening video stream or file"<< std::endl;return-1;}
  241. int key;
  242. int fcount =0;
  243. while(1){
  244. cv::Mat frame;
  245. capture >> frame;if(frame.empty()){
  246. std::cout <<"Fail to read image from camera!"<< std::endl;break;}
  247. fcount++;//if (fcount < BATCH_SIZE && f + 1 != (int)file_names.size()) continue;
  248. for(int b =0; b < fcount; b++){//cv::Mat img = cv::imread(img_dir + "/" + file_names[f - fcount + 1 + b]);
  249. cv::Mat img = frame;
  250. if(img.empty())continue;
  251. cv::Mat pr_img =preprocess_img(img, INPUT_W, INPUT_H);// letterbox BGR to RGB
  252. int i =0;for(int row =0; row < INPUT_H;++row){
  253. uchar* uc_pixel = pr_img.data + row * pr_img.step;for(int col =0; col < INPUT_W;++col){
  254. data[b *3* INPUT_H * INPUT_W + i]=(float)uc_pixel[2]/255.0;
  255. data[b *3* INPUT_H * INPUT_W + i + INPUT_H * INPUT_W]=(float)uc_pixel[1]/255.0;
  256. data[b *3* INPUT_H * INPUT_W + i +2* INPUT_H * INPUT_W]=(float)uc_pixel[0]/255.0;
  257. uc_pixel +=3;++i;}}}
  258. // Run inference
  259. auto start = std::chrono::system_clock::now();
  260. doInference(*context, stream, buffers, data, prob, BATCH_SIZE);
  261. auto end = std::chrono::system_clock::now();// std::cout << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start).count() << "ms" << std::endl;
  262. int fps =1000.0/ std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start).count();
  263. std::cout <<"fps: "<< fps << std::endl;
  264. std::vector<std::vector<Yolo::Detection>>batch_res(fcount);
  265. for(int b =0; b < fcount; b++){
  266. auto& res = batch_res[b];
  267. nms(res,&prob[b * OUTPUT_SIZE], CONF_THRESH, NMS_THRESH);
  268. }
  269. for(int b =0; b < fcount; b++){
  270. auto& res = batch_res[b];//std::cout << res.size() << std::endl;//cv::Mat img = cv::imread(img_dir + "/" + file_names[f - fcount + 1 + b]);
  271. for(size_t j =0; j < res.size(); j++){
  272. cv::Rect r =get_rect(frame, res[j].bbox);
  273. cv::rectangle(frame, r, cv::Scalar(0x27,0xC1,0x36),6);
  274. std::string label = my_classes[(int)res[j].class_id];
  275. cv::putText(frame, label, cv::Point(r.x, r.y -1), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN,2, cv::Scalar(0xFF,0xFF,0xFF),2);
  276. std::string jetson_fps ="Jetson Xavier NX FPS: "+ std::to_string(fps);
  277. cv::putText(frame, jetson_fps, cv::Point(11,80), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN,3, cv::Scalar(0,0,255),2, cv::LINE_AA);}//cv::imwrite("_" + file_names[f - fcount + 1 + b], img);}
  278. cv::imshow("yolov5", frame);
  279. key = cv::waitKey(1);if(key =='q'){break;}
  280. fcount =0;}}
  281. capture.release();// Release stream and bufferscudaStreamDestroy(stream);CUDA_CHECK(cudaFree(buffers[inputIndex]));CUDA_CHECK(cudaFree(buffers[outputIndex]));// Destroy the engine
  282. context->destroy();
  283. engine->destroy();
  284. runtime->destroy();return 0;}
  1. make -j6
  2. sudo ./yolov5 -v yolov5s.engine
  3. sudo ./yolov5 -v best.engine

还有就是在原来的基础上加内容,命令还是用旧的

  1. ./yolov5 -d yolov5s.engine ../samples
  1. nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5/tensorrtx/yolov5/build$ cat ../yolov5.cpp
  2. #include <iostream>
  3. #include <chrono>
  4. #include <cmath>
  5. #include "cuda_utils.h"
  6. #include "logging.h"
  7. #include "common.hpp"
  8. #include "utils.h"
  9. #include "calibrator.h"
  10. #define USE_FP16 // set USE_INT8 or USE_FP16 or USE_FP32
  11. #define DEVICE 0 // GPU id
  12. #define NMS_THRESH 0.4
  13. #define CONF_THRESH 0.5
  14. #define BATCH_SIZE 1
  15. // stuff we know about the network and the input/output blobs
  16. static const int INPUT_H = Yolo::INPUT_H;
  17. static const int INPUT_W = Yolo::INPUT_W;
  18. static const int CLASS_NUM = Yolo::CLASS_NUM;
  19. static const int OUTPUT_SIZE = Yolo::MAX_OUTPUT_BBOX_COUNT * sizeof(Yolo::Detection) / sizeof(float) + 1; // we assume the yololayer outputs no more than MAX_OUTPUT_BBOX_COUNT boxes that conf >= 0.1
  20. const char* INPUT_BLOB_NAME = "data";
  21. const char* OUTPUT_BLOB_NAME = "prob";
  22. static Logger gLogger;
  23. char* my_classes[]={"person","bicycle","car","motorcycle","airplane","bus","train","truck","boat","traffic light","fire hydrant","stop sign","parking meter","bench","bird","cat","dog","horse","sheep","cow","elephant","bear","zebra","giraffe","backpack","umbrella","handbag","tie","suitcase","frisbee","skis","snowboard","sports ball","kite","baseball bat","baseball glove","skateboard","surfboard","tennis racket","bottle","wine glass","cup","fork","knife","spoon","bowl","banana","apple","sandwich","orange","broccoli","carrot","hot dog","pizza","donut","cake","chair","couch","potted plant","bed","dining table","toilet","tv","laptop","mouse","remote","keyboard","cell phone","microwave","oven","toaster","sink","refrigerator","book","clock","vase","scissors","teddy bear","hair drier","toothbrush"};
  24. static int get_width(int x, float gw, int divisor = 8) {
  25. return int(ceil((x * gw) / divisor)) * divisor;
  26. }
  27. static int get_depth(int x, float gd) {
  28. if (x == 1) return 1;
  29. int r = round(x * gd);
  30. if (x * gd - int(x * gd) == 0.5 && (int(x * gd) % 2) == 0) {
  31. --r;
  32. }
  33. return std::max<int>(r, 1);
  34. }
  35. ICudaEngine* build_engine(unsigned int maxBatchSize, IBuilder* builder, IBuilderConfig* config, DataType dt, float& gd, float& gw, std::string& wts_name) {
  36. INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(0U);
  37. // Create input tensor of shape {3, INPUT_H, INPUT_W} with name INPUT_BLOB_NAME
  38. ITensor* data = network->addInput(INPUT_BLOB_NAME, dt, Dims3{ 3, INPUT_H, INPUT_W });
  39. assert(data);
  40. std::map<std::string, Weights> weightMap = loadWeights(wts_name);
  41. /* ------ yolov5 backbone------ */
  42. auto focus0 = focus(network, weightMap, *data, 3, get_width(64, gw), 3, "model.0");
  43. auto conv1 = convBlock(network, weightMap, *focus0->getOutput(0), get_width(128, gw), 3, 2, 1, "model.1");
  44. auto bottleneck_CSP2 = C3(network, weightMap, *conv1->getOutput(0), get_width(128, gw), get_width(128, gw), get_depth(3, gd), true, 1, 0.5, "model.2");
  45. auto conv3 = convBlock(network, weightMap, *bottleneck_CSP2->getOutput(0), get_width(256, gw), 3, 2, 1, "model.3");
  46. auto bottleneck_csp4 = C3(network, weightMap, *conv3->getOutput(0), get_width(256, gw), get_width(256, gw), get_depth(9, gd), true, 1, 0.5, "model.4");
  47. auto conv5 = convBlock(network, weightMap, *bottleneck_csp4->getOutput(0), get_width(512, gw), 3, 2, 1, "model.5");
  48. auto bottleneck_csp6 = C3(network, weightMap, *conv5->getOutput(0), get_width(512, gw), get_width(512, gw), get_depth(9, gd), true, 1, 0.5, "model.6");
  49. auto conv7 = convBlock(network, weightMap, *bottleneck_csp6->getOutput(0), get_width(1024, gw), 3, 2, 1, "model.7");
  50. auto spp8 = SPP(network, weightMap, *conv7->getOutput(0), get_width(1024, gw), get_width(1024, gw), 5, 9, 13, "model.8");
  51. /* ------ yolov5 head ------ */
  52. auto bottleneck_csp9 = C3(network, weightMap, *spp8->getOutput(0), get_width(1024, gw), get_width(1024, gw), get_depth(3, gd), false, 1, 0.5, "model.9");
  53. auto conv10 = convBlock(network, weightMap, *bottleneck_csp9->getOutput(0), get_width(512, gw), 1, 1, 1, "model.10");
  54. auto upsample11 = network->addResize(*conv10->getOutput(0));
  55. assert(upsample11);
  56. upsample11->setResizeMode(ResizeMode::kNEAREST);
  57. upsample11->setOutputDimensions(bottleneck_csp6->getOutput(0)->getDimensions());
  58. ITensor* inputTensors12[] = { upsample11->getOutput(0), bottleneck_csp6->getOutput(0) };
  59. auto cat12 = network->addConcatenation(inputTensors12, 2);
  60. auto bottleneck_csp13 = C3(network, weightMap, *cat12->getOutput(0), get_width(1024, gw), get_width(512, gw), get_depth(3, gd), false, 1, 0.5, "model.13");
  61. auto conv14 = convBlock(network, weightMap, *bottleneck_csp13->getOutput(0), get_width(256, gw), 1, 1, 1, "model.14");
  62. auto upsample15 = network->addResize(*conv14->getOutput(0));
  63. assert(upsample15);
  64. upsample15->setResizeMode(ResizeMode::kNEAREST);
  65. upsample15->setOutputDimensions(bottleneck_csp4->getOutput(0)->getDimensions());
  66. ITensor* inputTensors16[] = { upsample15->getOutput(0), bottleneck_csp4->getOutput(0) };
  67. auto cat16 = network->addConcatenation(inputTensors16, 2);
  68. auto bottleneck_csp17 = C3(network, weightMap, *cat16->getOutput(0), get_width(512, gw), get_width(256, gw), get_depth(3, gd), false, 1, 0.5, "model.17");
  69. /* ------ detect ------ */
  70. IConvolutionLayer* det0 = network->addConvolutionNd(*bottleneck_csp17->getOutput(0), 3 * (Yolo::CLASS_NUM + 5), DimsHW{ 1, 1 }, weightMap["model.24.m.0.weight"], weightMap["model.24.m.0.bias"]);
  71. auto conv18 = convBlock(network, weightMap, *bottleneck_csp17->getOutput(0), get_width(256, gw), 3, 2, 1, "model.18");
  72. ITensor* inputTensors19[] = { conv18->getOutput(0), conv14->getOutput(0) };
  73. auto cat19 = network->addConcatenation(inputTensors19, 2);
  74. auto bottleneck_csp20 = C3(network, weightMap, *cat19->getOutput(0), get_width(512, gw), get_width(512, gw), get_depth(3, gd), false, 1, 0.5, "model.20");
  75. IConvolutionLayer* det1 = network->addConvolutionNd(*bottleneck_csp20->getOutput(0), 3 * (Yolo::CLASS_NUM + 5), DimsHW{ 1, 1 }, weightMap["model.24.m.1.weight"], weightMap["model.24.m.1.bias"]);
  76. auto conv21 = convBlock(network, weightMap, *bottleneck_csp20->getOutput(0), get_width(512, gw), 3, 2, 1, "model.21");
  77. ITensor* inputTensors22[] = { conv21->getOutput(0), conv10->getOutput(0) };
  78. auto cat22 = network->addConcatenation(inputTensors22, 2);
  79. auto bottleneck_csp23 = C3(network, weightMap, *cat22->getOutput(0), get_width(1024, gw), get_width(1024, gw), get_depth(3, gd), false, 1, 0.5, "model.23");
  80. IConvolutionLayer* det2 = network->addConvolutionNd(*bottleneck_csp23->getOutput(0), 3 * (Yolo::CLASS_NUM + 5), DimsHW{ 1, 1 }, weightMap["model.24.m.2.weight"], weightMap["model.24.m.2.bias"]);
  81. auto yolo = addYoLoLayer(network, weightMap, "model.24", std::vector<IConvolutionLayer*>{det0, det1, det2});
  82. yolo->getOutput(0)->setName(OUTPUT_BLOB_NAME);
  83. network->markOutput(*yolo->getOutput(0));
  84. // Build engine
  85. builder->setMaxBatchSize(maxBatchSize);
  86. config->setMaxWorkspaceSize(16 * (1 << 20)); // 16MB
  87. #if defined(USE_FP16)
  88. config->setFlag(BuilderFlag::kFP16);
  89. #elif defined(USE_INT8)
  90. std::cout << "Your platform support int8: " << (builder->platformHasFastInt8() ? "true" : "false") << std::endl;
  91. assert(builder->platformHasFastInt8());
  92. config->setFlag(BuilderFlag::kINT8);
  93. Int8EntropyCalibrator2* calibrator = new Int8EntropyCalibrator2(1, INPUT_W, INPUT_H, "./coco_calib/", "int8calib.table", INPUT_BLOB_NAME);
  94. config->setInt8Calibrator(calibrator);
  95. #endif
  96. std::cout << "Building engine, please wait for a while..." << std::endl;
  97. ICudaEngine* engine = builder->buildEngineWithConfig(*network, *config);
  98. std::cout << "Build engine successfully!" << std::endl;
  99. // Don't need the network any more
  100. network->destroy();
  101. // Release host memory
  102. for (auto& mem : weightMap)
  103. {
  104. free((void*)(mem.second.values));
  105. }
  106. return engine;
  107. }
  108. ICudaEngine* build_engine_p6(unsigned int maxBatchSize, IBuilder* builder, IBuilderConfig* config, DataType dt, float& gd, float& gw, std::string& wts_name) {
  109. INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(0U);
  110. // Create input tensor of shape {3, INPUT_H, INPUT_W} with name INPUT_BLOB_NAME
  111. ITensor* data = network->addInput(INPUT_BLOB_NAME, dt, Dims3{ 3, INPUT_H, INPUT_W });
  112. assert(data);
  113. std::map<std::string, Weights> weightMap = loadWeights(wts_name);
  114. /* ------ yolov5 backbone------ */
  115. auto focus0 = focus(network, weightMap, *data, 3, get_width(64, gw), 3, "model.0");
  116. auto conv1 = convBlock(network, weightMap, *focus0->getOutput(0), get_width(128, gw), 3, 2, 1, "model.1");
  117. auto c3_2 = C3(network, weightMap, *conv1->getOutput(0), get_width(128, gw), get_width(128, gw), get_depth(3, gd), true, 1, 0.5, "model.2");
  118. auto conv3 = convBlock(network, weightMap, *c3_2->getOutput(0), get_width(256, gw), 3, 2, 1, "model.3");
  119. auto c3_4 = C3(network, weightMap, *conv3->getOutput(0), get_width(256, gw), get_width(256, gw), get_depth(9, gd), true, 1, 0.5, "model.4");
  120. auto conv5 = convBlock(network, weightMap, *c3_4->getOutput(0), get_width(512, gw), 3, 2, 1, "model.5");
  121. auto c3_6 = C3(network, weightMap, *conv5->getOutput(0), get_width(512, gw), get_width(512, gw), get_depth(9, gd), true, 1, 0.5, "model.6");
  122. auto conv7 = convBlock(network, weightMap, *c3_6->getOutput(0), get_width(768, gw), 3, 2, 1, "model.7");
  123. auto c3_8 = C3(network, weightMap, *conv7->getOutput(0), get_width(768, gw), get_width(768, gw), get_depth(3, gd), true, 1, 0.5, "model.8");
  124. auto conv9 = convBlock(network, weightMap, *c3_8->getOutput(0), get_width(1024, gw), 3, 2, 1, "model.9");
  125. auto spp10 = SPP(network, weightMap, *conv9->getOutput(0), get_width(1024, gw), get_width(1024, gw), 3, 5, 7, "model.10");
  126. auto c3_11 = C3(network, weightMap, *spp10->getOutput(0), get_width(1024, gw), get_width(1024, gw), get_depth(3, gd), false, 1, 0.5, "model.11");
  127. /* ------ yolov5 head ------ */
  128. auto conv12 = convBlock(network, weightMap, *c3_11->getOutput(0), get_width(768, gw), 1, 1, 1, "model.12");
  129. auto upsample13 = network->addResize(*conv12->getOutput(0));
  130. assert(upsample13);
  131. upsample13->setResizeMode(ResizeMode::kNEAREST);
  132. upsample13->setOutputDimensions(c3_8->getOutput(0)->getDimensions());
  133. ITensor* inputTensors14[] = { upsample13->getOutput(0), c3_8->getOutput(0) };
  134. auto cat14 = network->addConcatenation(inputTensors14, 2);
  135. auto c3_15 = C3(network, weightMap, *cat14->getOutput(0), get_width(1536, gw), get_width(768, gw), get_depth(3, gd), false, 1, 0.5, "model.15");
  136. auto conv16 = convBlock(network, weightMap, *c3_15->getOutput(0), get_width(512, gw), 1, 1, 1, "model.16");
  137. auto upsample17 = network->addResize(*conv16->getOutput(0));
  138. assert(upsample17);
  139. upsample17->setResizeMode(ResizeMode::kNEAREST);
  140. upsample17->setOutputDimensions(c3_6->getOutput(0)->getDimensions());
  141. ITensor* inputTensors18[] = { upsample17->getOutput(0), c3_6->getOutput(0) };
  142. auto cat18 = network->addConcatenation(inputTensors18, 2);
  143. auto c3_19 = C3(network, weightMap, *cat18->getOutput(0), get_width(1024, gw), get_width(512, gw), get_depth(3, gd), false, 1, 0.5, "model.19");
  144. auto conv20 = convBlock(network, weightMap, *c3_19->getOutput(0), get_width(256, gw), 1, 1, 1, "model.20");
  145. auto upsample21 = network->addResize(*conv20->getOutput(0));
  146. assert(upsample21);
  147. upsample21->setResizeMode(ResizeMode::kNEAREST);
  148. upsample21->setOutputDimensions(c3_4->getOutput(0)->getDimensions());
  149. ITensor* inputTensors21[] = { upsample21->getOutput(0), c3_4->getOutput(0) };
  150. auto cat22 = network->addConcatenation(inputTensors21, 2);
  151. auto c3_23 = C3(network, weightMap, *cat22->getOutput(0), get_width(512, gw), get_width(256, gw), get_depth(3, gd), false, 1, 0.5, "model.23");
  152. auto conv24 = convBlock(network, weightMap, *c3_23->getOutput(0), get_width(256, gw), 3, 2, 1, "model.24");
  153. ITensor* inputTensors25[] = { conv24->getOutput(0), conv20->getOutput(0) };
  154. auto cat25 = network->addConcatenation(inputTensors25, 2);
  155. auto c3_26 = C3(network, weightMap, *cat25->getOutput(0), get_width(1024, gw), get_width(512, gw), get_depth(3, gd), false, 1, 0.5, "model.26");
  156. auto conv27 = convBlock(network, weightMap, *c3_26->getOutput(0), get_width(512, gw), 3, 2, 1, "model.27");
  157. ITensor* inputTensors28[] = { conv27->getOutput(0), conv16->getOutput(0) };
  158. auto cat28 = network->addConcatenation(inputTensors28, 2);
  159. auto c3_29 = C3(network, weightMap, *cat28->getOutput(0), get_width(1536, gw), get_width(768, gw), get_depth(3, gd), false, 1, 0.5, "model.29");
  160. auto conv30 = convBlock(network, weightMap, *c3_29->getOutput(0), get_width(768, gw), 3, 2, 1, "model.30");
  161. ITensor* inputTensors31[] = { conv30->getOutput(0), conv12->getOutput(0) };
  162. auto cat31 = network->addConcatenation(inputTensors31, 2);
  163. auto c3_32 = C3(network, weightMap, *cat31->getOutput(0), get_width(2048, gw), get_width(1024, gw), get_depth(3, gd), false, 1, 0.5, "model.32");
  164. /* ------ detect ------ */
  165. IConvolutionLayer* det0 = network->addConvolutionNd(*c3_23->getOutput(0), 3 * (Yolo::CLASS_NUM + 5), DimsHW{ 1, 1 }, weightMap["model.33.m.0.weight"], weightMap["model.33.m.0.bias"]);
  166. IConvolutionLayer* det1 = network->addConvolutionNd(*c3_26->getOutput(0), 3 * (Yolo::CLASS_NUM + 5), DimsHW{ 1, 1 }, weightMap["model.33.m.1.weight"], weightMap["model.33.m.1.bias"]);
  167. IConvolutionLayer* det2 = network->addConvolutionNd(*c3_29->getOutput(0), 3 * (Yolo::CLASS_NUM + 5), DimsHW{ 1, 1 }, weightMap["model.33.m.2.weight"], weightMap["model.33.m.2.bias"]);
  168. IConvolutionLayer* det3 = network->addConvolutionNd(*c3_32->getOutput(0), 3 * (Yolo::CLASS_NUM + 5), DimsHW{ 1, 1 }, weightMap["model.33.m.3.weight"], weightMap["model.33.m.3.bias"]);
  169. auto yolo = addYoLoLayer(network, weightMap, "model.33", std::vector<IConvolutionLayer*>{det0, det1, det2, det3});
  170. yolo->getOutput(0)->setName(OUTPUT_BLOB_NAME);
  171. network->markOutput(*yolo->getOutput(0));
  172. // Build engine
  173. builder->setMaxBatchSize(maxBatchSize);
  174. config->setMaxWorkspaceSize(16 * (1 << 20)); // 16MB
  175. #if defined(USE_FP16)
  176. config->setFlag(BuilderFlag::kFP16);
  177. #elif defined(USE_INT8)
  178. std::cout << "Your platform support int8: " << (builder->platformHasFastInt8() ? "true" : "false") << std::endl;
  179. assert(builder->platformHasFastInt8());
  180. config->setFlag(BuilderFlag::kINT8);
  181. Int8EntropyCalibrator2* calibrator = new Int8EntropyCalibrator2(1, INPUT_W, INPUT_H, "./coco_calib/", "int8calib.table", INPUT_BLOB_NAME);
  182. config->setInt8Calibrator(calibrator);
  183. #endif
  184. std::cout << "Building engine, please wait for a while..." << std::endl;
  185. ICudaEngine* engine = builder->buildEngineWithConfig(*network, *config);
  186. std::cout << "Build engine successfully!" << std::endl;
  187. // Don't need the network any more
  188. network->destroy();
  189. // Release host memory
  190. for (auto& mem : weightMap)
  191. {
  192. free((void*)(mem.second.values));
  193. }
  194. return engine;
  195. }
  196. void APIToModel(unsigned int maxBatchSize, IHostMemory** modelStream, bool& is_p6, float& gd, float& gw, std::string& wts_name) {
  197. // Create builder
  198. IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
  199. IBuilderConfig* config = builder->createBuilderConfig();
  200. // Create model to populate the network, then set the outputs and create an engine
  201. ICudaEngine *engine = nullptr;
  202. if (is_p6) {
  203. engine = build_engine_p6(maxBatchSize, builder, config, DataType::kFLOAT, gd, gw, wts_name);
  204. } else {
  205. engine = build_engine(maxBatchSize, builder, config, DataType::kFLOAT, gd, gw, wts_name);
  206. }
  207. assert(engine != nullptr);
  208. // Serialize the engine
  209. (*modelStream) = engine->serialize();
  210. // Close everything down
  211. engine->destroy();
  212. builder->destroy();
  213. config->destroy();
  214. }
  215. void doInference(IExecutionContext& context, cudaStream_t& stream, void **buffers, float* input, float* output, int batchSize) {
  216. // DMA input batch data to device, infer on the batch asynchronously, and DMA output back to host
  217. CUDA_CHECK(cudaMemcpyAsync(buffers[0], input, batchSize * 3 * INPUT_H * INPUT_W * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice, stream));
  218. context.enqueue(batchSize, buffers, stream, nullptr);
  219. CUDA_CHECK(cudaMemcpyAsync(output, buffers[1], batchSize * OUTPUT_SIZE * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost, stream));
  220. cudaStreamSynchronize(stream);
  221. }
  222. bool parse_args(int argc, char** argv, std::string& wts, std::string& engine, bool& is_p6, float& gd, float& gw, std::string& img_dir) {
  223. if (argc < 4) return false;
  224. if (std::string(argv[1]) == "-s" && (argc == 5 || argc == 7)) {
  225. wts = std::string(argv[2]);
  226. engine = std::string(argv[3]);
  227. auto net = std::string(argv[4]);
  228. if (net[0] == 's') {
  229. gd = 0.33;
  230. gw = 0.50;
  231. } else if (net[0] == 'm') {
  232. gd = 0.67;
  233. gw = 0.75;
  234. } else if (net[0] == 'l') {
  235. gd = 1.0;
  236. gw = 1.0;
  237. } else if (net[0] == 'x') {
  238. gd = 1.33;
  239. gw = 1.25;
  240. } else if (net[0] == 'c' && argc == 7) {
  241. gd = atof(argv[5]);
  242. gw = atof(argv[6]);
  243. } else {
  244. return false;
  245. }
  246. if (net.size() == 2 && net[1] == '6') {
  247. is_p6 = true;
  248. }
  249. } else if (std::string(argv[1]) == "-d" && argc == 4) {
  250. engine = std::string(argv[2]);
  251. img_dir = std::string(argv[3]);
  252. } else {
  253. return false;
  254. }
  255. return true;
  256. }
  257. int main(int argc, char** argv) {
  258. cudaSetDevice(DEVICE);
  259. std::string wts_name = "";
  260. std::string engine_name = "";
  261. bool is_p6 = false;
  262. float gd = 0.0f, gw = 0.0f;
  263. std::string img_dir;
  264. if (!parse_args(argc, argv, wts_name, engine_name, is_p6, gd, gw, img_dir)) {
  265. std::cerr << "arguments not right!" << std::endl;
  266. std::cerr << "./yolov5 -s [.wts] [.engine] [s/m/l/x/s6/m6/l6/x6 or c/c6 gd gw] // serialize model to plan file" << std::endl;
  267. std::cerr << "./yolov5 -d [.engine] ../samples // deserialize plan file and run inference" << std::endl;
  268. return -1;
  269. }
  270. // create a model using the API directly and serialize it to a stream
  271. if (!wts_name.empty()) {
  272. IHostMemory* modelStream{ nullptr };
  273. APIToModel(BATCH_SIZE, &modelStream, is_p6, gd, gw, wts_name);
  274. assert(modelStream != nullptr);
  275. std::ofstream p(engine_name, std::ios::binary);
  276. if (!p) {
  277. std::cerr << "could not open plan output file" << std::endl;
  278. return -1;
  279. }
  280. p.write(reinterpret_cast<const char*>(modelStream->data()), modelStream->size());
  281. modelStream->destroy();
  282. return 0;
  283. }
  284. // deserialize the .engine and run inference
  285. std::ifstream file(engine_name, std::ios::binary);
  286. if (!file.good()) {
  287. std::cerr << "read " << engine_name << " error!" << std::endl;
  288. return -1;
  289. }
  290. char *trtModelStream = nullptr;
  291. size_t size = 0;
  292. file.seekg(0, file.end);
  293. size = file.tellg();
  294. file.seekg(0, file.beg);
  295. trtModelStream = new char[size];
  296. assert(trtModelStream);
  297. file.read(trtModelStream, size);
  298. file.close();
  299. std::vector<std::string> file_names;
  300. if (read_files_in_dir(img_dir.c_str(), file_names) < 0)
  301. {
  302. std::cerr << "read_files_in_dir failed." << std::endl;
  303. return -1;
  304. }
  305. // prepare input data ---------------------------
  306. static float data[BATCH_SIZE * 3 * INPUT_H * INPUT_W];
  307. //for (int i = 0; i < 3 * INPUT_H * INPUT_W; i++)
  308. // data[i] = 1.0;
  309. static float prob[BATCH_SIZE * OUTPUT_SIZE];
  310. IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger);
  311. assert(runtime != nullptr);
  312. ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(trtModelStream, size);
  313. assert(engine != nullptr);
  314. IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
  315. assert(context != nullptr);
  316. delete[] trtModelStream;
  317. assert(engine->getNbBindings() == 2);
  318. void* buffers[2];
  319. // In order to bind the buffers, we need to know the names of the input and output tensors.
  320. // Note that indices are guaranteed to be less than IEngine::getNbBindings()
  321. const int inputIndex = engine->getBindingIndex(INPUT_BLOB_NAME);
  322. const int outputIndex = engine->getBindingIndex(OUTPUT_BLOB_NAME);
  323. assert(inputIndex == 0);
  324. assert(outputIndex == 1);
  325. // Create GPU buffers on device
  326. CUDA_CHECK(cudaMalloc(&buffers[inputIndex], BATCH_SIZE * 3 * INPUT_H * INPUT_W * sizeof(float)));
  327. CUDA_CHECK(cudaMalloc(&buffers[outputIndex], BATCH_SIZE * OUTPUT_SIZE * sizeof(float)));
  328. // Create stream
  329. cudaStream_t stream;
  330. CUDA_CHECK(cudaStreamCreate(&stream));
  331. cv::VideoCapture capture(0);//cv::VideoCapture capture("../overpass.mp4");//int fourcc = cv::VideoWriter::fourcc('M','J','P','G');//capture.set(cv::CAP_PROP_FOURCC, fourcc);
  332. if(!capture.isOpened())
  333. {
  334. std::cout <<"Error opening video stream or file"<< std::endl;
  335. return-1;
  336. }
  337. int key;
  338. int fcount =0;
  339. while(1){
  340. cv::Mat frame;
  341. capture >> frame;if(frame.empty())
  342. {
  343. std::cout <<"Fail to read image from camera!"<< std::endl;
  344. break;
  345. }
  346. //int fcount = 0;
  347. //for (int f = 0; f < (int)file_names.size(); f++) {
  348. fcount++;
  349. //if (fcount < BATCH_SIZE && f + 1 != (int)file_names.size()) continue;
  350. for (int b = 0; b < fcount; b++) {
  351. // cv::Mat img = cv::imread(img_dir + "/" + file_names[f - fcount + 1 + b]);
  352. cv::Mat img = frame;
  353. //if (img.empty()) continue;
  354. if(frame.empty())continue;
  355. cv::Mat pr_img = preprocess_img(img, INPUT_W, INPUT_H); // letterbox BGR to RGB
  356. int i = 0;
  357. for (int row = 0; row < INPUT_H; ++row) {
  358. uchar* uc_pixel = pr_img.data + row * pr_img.step;
  359. for (int col = 0; col < INPUT_W; ++col) {
  360. data[b * 3 * INPUT_H * INPUT_W + i] = (float)uc_pixel[2] / 255.0;
  361. data[b * 3 * INPUT_H * INPUT_W + i + INPUT_H * INPUT_W] = (float)uc_pixel[1] / 255.0;
  362. data[b * 3 * INPUT_H * INPUT_W + i + 2 * INPUT_H * INPUT_W] = (float)uc_pixel[0] / 255.0;
  363. uc_pixel += 3;
  364. ++i;
  365. }
  366. }
  367. }
  368. // Run inference
  369. auto start = std::chrono::system_clock::now();
  370. doInference(*context, stream, buffers, data, prob, BATCH_SIZE);
  371. auto end = std::chrono::system_clock::now();
  372. //std::cout << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start).count() << "ms" << std::endl;
  373. int fps =1000.0/ std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start).count();
  374. std::cout <<"fps: "<< fps << std::endl;
  375. std::vector<std::vector<Yolo::Detection>> batch_res(fcount);
  376. for (int b = 0; b < fcount; b++) {
  377. auto& res = batch_res[b];
  378. nms(res, &prob[b * OUTPUT_SIZE], CONF_THRESH, NMS_THRESH);
  379. }
  380. for (int b = 0; b < fcount; b++) {
  381. auto& res = batch_res[b];
  382. //std::cout << res.size() << std::endl;
  383. // cv::Mat img = cv::imread(img_dir + "/" + file_names[f - fcount + 1 + b]);
  384. for (size_t j = 0; j < res.size(); j++) {
  385. // cv::Rect r = get_rect(img, res[j].bbox);
  386. // cv::rectangle(img, r, cv::Scalar(0x27, 0xC1, 0x36), 2);
  387. // cv::putText(img, std::to_string((int)res[j].class_id), cv::Point(r.x, r.y - 1), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.2, cv::Scalar(0xFF, 0xFF, 0xFF), 2);
  388. //}
  389. //cv::imwrite("_" + file_names[f - fcount + 1 + b], img);
  390. cv::Rect r =get_rect(frame, res[j].bbox);
  391. cv::rectangle(frame, r, cv::Scalar(0x27,0xC1,0x36),6);
  392. std::string label = my_classes[(int)res[j].class_id];
  393. cv::putText(frame, label, cv::Point(r.x, r.y -1), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN,2, cv::Scalar(0xFF,0xFF,0xFF),2);
  394. std::string jetson_fps ="Jetson Xavier NX FPS: "+ std::to_string(fps);
  395. cv::putText(frame, jetson_fps, cv::Point(11,80), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN,3, cv::Scalar(0,0,255),2, cv::LINE_AA);} //cv::imwrite("_" + file_names[f - fcount + 1 + b], img);}
  396. cv::imshow("yolov5", frame);
  397. key = cv::waitKey(1);
  398. if(key =='q')
  399. {
  400. break;
  401. }
  402. fcount = 0;
  403. }}
  404. // Release stream and buffers
  405. cudaStreamDestroy(stream);
  406. CUDA_CHECK(cudaFree(buffers[inputIndex]));
  407. CUDA_CHECK(cudaFree(buffers[outputIndex]));
  408. // Destroy the engine
  409. context->destroy();
  410. engine->destroy();
  411. runtime->destroy();
  412. // Print histogram of the output distribution
  413. //std::cout << "\nOutput:\n\n";
  414. //for (unsigned int i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i++)
  415. //{
  416. // std::cout << prob[i] << ", ";
  417. // if (i % 10 == 0) std::cout << std::endl;
  418. //}
  419. //std::cout << std::endl;
  420. return 0;
  421. }

精度好像差了点哈,不过帧率确实提高了很多


本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_46151178/article/details/128480456
版权归原作者 无证驾驶梁嗖嗖 所有, 如有侵权,请联系我们删除。

“Jetson NX + yolov5 v5.0 + TensorRT加速+调用usb摄像头”的评论:

还没有评论