Yolo 8 in Google Colab

Ho provato a vedere di sfruttare le risorse gratuite di Google Colab per fare il retraining di Yolo del precedente post

Per prima cosa si copiano i files su Google Drive e si concede la lettura a Colab

import os, sys

from google.colab import drive

drive.mount('/content/drive')

nb_path = '/content/notebooks'

os.symlink('/content/drive/My Drive/Colab Notebooks', nb_path)

sys.path.insert(0,nb_path)

In seguito si installa Yolo 

%pip install ultralytics

import ultralytics

ultralytics.checks()

Ho usato per semplicita' la modalita'a linea nei comando (basta mettere un punto interrogativo prima del comando) effettuando i puntamenti sui folder GDrive

!yolo task=detect mode=train model=yolov8m.pt imgsz=640 data=/content/drive/MyDrive/ocean_trash/data.yaml epochs=60 batch=32 name=yolov8m_e60_b32_trash

Rispetto alla prova sul portatile ho potuto utilizzare la YOLO M al posto di YOLO N impostando le epoch a 60 e la batch a 32 (con queste impostazioni siamo quasi al limite dei 15 Gb di memoria disponibili sulla GPU T4 disponibile nel profilo gratuito)

Rispetto alla rete addestrata sul portatile con YOLO N, 10 epoch e 4 batch c'e' un significativo miglioramento a parita'di set di immagini di addestramento anche se la classe Rope risulta permanere come mal classificata