機械学習
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M1とM2 MacのGPUの実力をチェック|実行環境を構築し、YOLOv8(学習)でベンチマークしてみた

M2 MacでYoloV8を動かす
tadanori

M1/M2/M3のMacをディープラーニングに利用する場合の実力に興味ありませんか?この記事では、有名なYOLOv8をM1 ProとM2搭載のMacBookでベンチマークしてみました

はじめに

YOLOv8の評価をしているときに、YOLOv8が標準でアップルのM1/M2チップに対応していることに気づきました。PytorchがApple Siliconに対応してだいぶ経ち、私もベンチマークなどやってきていましたが、物体検知モデルのベンチマークは行ったことがありませんでした。

YOLOv8がM1/M2チップに対応しているということで、今回はYOLOv8を使って物体検出の学習時の性能についてベンチマークしてみました。

Macbook Air(M2)で大規模言語モデル(LLM)も動かしました。結果はこちらの記事を参照してください。

GoogleのGemmaをmacbook air(M2)で動かしてみる|大規模言語モデルを動かす
GoogleのGemmaをmacbook air(M2)で動かしてみる|大規模言語モデルを動かす

インストール

Minicondaで実行環境を構築

まず、Minicondaでpython環境を構築します。Apple Siliconにコマンドラインでminicondaをインストるする場合は、以下のコマンドを実行します。

curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh
sh Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh

※このやり方については、以下のページを参考にしました。

インストール後に、ターミナルを再起動するか、source ~/.zshrcを実行し、condaコマンドが実行できることを確認します。

condaコマンドを実行できることが確認できたら、YOLOv8用の仮想環境を作成します。

仮想環境を作ることで、YOLOv8のインストールでpython環境を汚さないようにすることができます。また、簡単に削除することできるようになります。

以下のコマンドを実行し、仮想環境(yolov8)を作成、作成した仮想環境(Yolov8)への環境の切り替え、切り替えた仮想環境にYOLOv8のインストールを行います。

conda create -n yolov8 python=3.11 ⏎
conda activate yolov8 ⏎
pip install ultralytics ⏎

一応、コマンドラインからpythonを起動して、GPUが利用可能になっているか確認します。

torch.backends.mps.is_available()Trueが返ってきていれば、GPUが認識されています。

> python
Python 3.11.4 (main, Jul  5 2023, 08:40:20) [Clang 14.0.6 ] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.backends.mps.is_available()
True
>>>

YOLOv8でベンチマーク

動作環境

今回、実験を行った環境は、MacBook Air M2 2022(16GB Memory)です。M2としてはローエンドにあたります。手軽に持ち歩けるサイズのノートパソコンで、もし、これで機械学習ができればかなりのメリットになります。

MacBook Air M2 2022スペック

  • 8コアCPU(高性能コア4、高効率コア4)
  • 8コアGPU
  • 16コアNural Engine
  • 100GB/sのメモリ帯域幅

追加で、MacBook Pro M1 16インチ 2021(16GB)でも実行してみました。

MacBook Pro M1 16インチ 2021スペック

  • 10コアCPU(高性能コア8、高効率コア2)
  • 16コアGPU
  • 16コアNural Engine
  • 200GB/sのメモリ帯域幅

M2UltraだとGPUが76コアが選べるので、MacBook Airと比較するとかなり高速だと思われます。ただし、価格はMac Studioでも70万円オーバーですが。

M1Proの実行ログ最後に追加しています。

データの準備

データはkaggleで用意されているCar Object Detectionデータセットを使いました。データセットはYOLOv8向けになっていないので、変換する必要があります。変換コードについては、以下の記事を参考にしてください。

あわせて読みたい
YOLO v8で物体検出|独自(カスタム)データの学習と推論を実践
YOLO v8で物体検出|独自(カスタム)データの学習と推論を実践

とりあえず、データセットに関しては、以下のkaggleのnotebookの出力(output)をダウンロードして、datasetsフォルダを作業ディレクトリ直下にコピーしてもOKです。

https://www.kaggle.com/code/aruaru0/yolov8-car-object-detection/output

dataset.yamlの準備

YOLOv8のデータファイルdataset.yamlを作成します。ファイルの中身は、データへのパスを、クラス数、クラス名になります。作成したら、作業ディレクトリ直下に置きます。

# Path
path: ./cars
train: images/train
val: images/valid

# Classes
nc: 1
names: ['car']

CPUで実行 (M2)

まず、CPUでYOLOv8を実行します。とりあえず、EPOCH数は10、バッチサイズは8にしました。

device="cpu"と書かれた引数がCPUを指定するパラメータになります。

from ultralytics import YOLO
import time


if __name__ == "__main__":
    model = YOLO('yolov8n.pt')

    start = time.time()

    model.train(data="dataset.yaml", epochs=10, batch=8, pretrained=True, device="cpu")

    end = time.time()
    print(f"{end-start}sec.")

実行ログの一部抜粋です。1EPOCH60秒前後で処理し、10EPOCH全体で630秒でした。YOLOv8の一番小さいモデルですが、この画像枚数であれば、CPUでも学習できないことはなさそうです。

<span class="jinr-d--font-size d--fontsize-11px">Transferred 319/355 items from pretrained weights
train: Scanning /Users/tadanori/tmp/m1test/datasets/cars/labels/train.cache... 284 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 284/284 [00:00<?, ?it/s]
val: Scanning /Users/tadanori/tmp/m1test/datasets/cars/labels/valid.cache... 71 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 71/71 [00:00<?, ?it/s]
Plotting labels to runs/detect/train53/labels.jpg...
optimizer: AdamW(lr=0.002, momentum=0.9) with parameter groups 57 weight(decay=0.0), 64 weight(decay=0.0005), 63 bias(decay=0.0)
Image sizes 640 train, 640 val
Using 0 dataloader workers
Logging results to runs/detect/train53
Starting training for 10 epochs...
Closing dataloader mosaic

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       1/10         0G      1.415      2.612      1.143          5        640: 100%|██████████| 36/36 [00:47<00:00,  1.33s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:06<00:00,  1.35s/it]
                   all         71        100     0.0046       0.98     0.0113    0.00679

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       2/10         0G      1.348      1.832      1.171          6        640: 100%|██████████| 36/36 [00:47<00:00,  1.31s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:06<00:00,  1.35s/it]
                   all         71        100          1      0.125      0.927      0.581

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       3/10         0G      1.377       1.75      1.163          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:46<00:00,  1.30s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:06<00:00,  1.34s/it]
                   all         71        100      0.958      0.916      0.982      0.614

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       4/10         0G      1.299      1.453      1.155          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:47<00:00,  1.33s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:07<00:00,  1.52s/it]
                   all         71        100       0.99      0.945      0.987      0.639

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       5/10         0G      1.304      1.371       1.15          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:57<00:00,  1.58s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.67s/it]
                   all         71        100       0.97       0.95      0.987        0.6

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       6/10         0G      1.268      1.321       1.15          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:55<00:00,  1.55s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.61s/it]
                   all         71        100      0.988       0.96      0.972      0.624

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       7/10         0G      1.234      1.197      1.099          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:56<00:00,  1.56s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.66s/it]
                   all         71        100       0.99       0.96      0.986      0.604

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       8/10         0G      1.236      1.128      1.119          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:57<00:00,  1.60s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.67s/it]
                   all         71        100          1      0.962      0.992      0.638

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       9/10         0G      1.195      1.025      1.106          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:58<00:00,  1.63s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.74s/it]
                   all         71        100          1      0.958      0.986      0.645

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
      10/10         0G      1.171     0.9713      1.087          8        640: 100%|██████████| 36/36 [01:00<00:00,  1.68s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.80s/it]
                   all         71        100          1       0.96      0.989      0.658

10 epochs completed in 0.172 hours.
Optimizer stripped from runs/detect/train53/weights/last.pt, 6.2MB
Optimizer stripped from runs/detect/train53/weights/best.pt, 6.2MB

Validating runs/detect/train53/weights/best.pt...
Ultralytics YOLOv8.0.138 🚀 Python-3.11.4 torch-2.0.1 CPU (Apple M2)
Model summary (fused): 168 layers, 3005843 parameters, 0 gradients
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.62s/it]
                   all         71        100          1       0.96      0.989      0.658
Speed: 0.3ms preprocess, 103.2ms inference, 0.0ms loss, 1.4ms postprocess per image
Results saved to runs/detect/train53
630.5438086986542sec.

GPUで学習(M2)

GPUで学習するには、コードのdevicempsに変更するだけです。

from ultralytics import YOLO
import time


if __name__ == "__main__":
    model = YOLO('yolov8n.pt')

    start = time.time()

    model.train(data="dataset.yaml", epochs=10, batch=8, pretrained=True, device="mps")

    end = time.time()
    print(f"{end-start}sec.")

GPUでの実行は、1EPOCH約30秒、トータルで330秒となりました。CPUと比較して1/2程度の処理時間になっていて、GPUの効果が確認できました。

Transferred 319/355 items from pretrained weights
train: Scanning /Users/tadanori/tmp/m1test/datasets/cars/labels/train.cache... 284 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 284/284 [00:00<?, ?it/s]
val: Scanning /Users/tadanori/tmp/m1test/datasets/cars/labels/valid.cache... 71 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 71/71 [00:00<?, ?it/s]
Plotting labels to runs/detect/train54/labels.jpg...
optimizer: AdamW(lr=0.002, momentum=0.9) with parameter groups 57 weight(decay=0.0), 64 weight(decay=0.0005), 63 bias(decay=0.0)
Image sizes 640 train, 640 val
Using 8 dataloader workers
Logging results to runs/detect/train54
Starting training for 10 epochs...
Closing dataloader mosaic

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       1/10         0G      1.375      2.962      1.052          6        640: 100%|██████████| 36/36 [00:28<00:00,  1.27it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:06<00:00,  1.36s/it]
                   all         71        100     0.0046       0.98      0.841      0.404

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       2/10         0G      1.262      2.398      1.034          7        640: 100%|██████████| 36/36 [00:25<00:00,  1.39it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  2.16it/s]
                   all         71        100      0.826      0.714      0.857      0.408

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       3/10         0G      1.317      2.273      1.059          3        640: 100%|██████████| 36/36 [00:24<00:00,  1.46it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  1.89it/s]
                   all         71        100       0.89      0.888      0.923      0.484

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       4/10         0G      1.261      2.128      1.022          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:28<00:00,  1.28it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  2.06it/s]
                   all         71        100      0.905       0.86      0.931      0.431

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       5/10         0G      1.278      2.011      1.022          7        640: 100%|██████████| 36/36 [00:28<00:00,  1.26it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  2.22it/s]
                   all         71        100      0.818       0.88      0.887      0.461

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       6/10         0G       1.24      1.933      1.009          3        640: 100%|██████████| 36/36 [00:27<00:00,  1.31it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  2.05it/s]
                   all         71        100      0.843        0.9      0.912      0.466

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       7/10         0G      1.268      1.835      1.009          7        640: 100%|██████████| 36/36 [00:29<00:00,  1.24it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  2.00it/s]
                   all         71        100       0.94       0.96      0.971      0.587

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       8/10         0G      1.207      1.751     0.9709          6        640: 100%|██████████| 36/36 [00:28<00:00,  1.26it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  2.07it/s]
                   all         71        100      0.952       0.94      0.978      0.558

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       9/10         0G      1.143      1.718     0.9495          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:26<00:00,  1.37it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  2.07it/s]
                   all         71        100       0.96      0.951       0.98      0.577

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
      10/10         0G      1.149      1.607     0.9572          5        640: 100%|██████████| 36/36 [00:27<00:00,  1.32it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:04<00:00,  1.08it/s]
                   all         71        100       0.97      0.957      0.983      0.608

10 epochs completed in 0.089 hours.
Optimizer stripped from runs/detect/train54/weights/last.pt, 6.2MB
Optimizer stripped from runs/detect/train54/weights/best.pt, 6.2MB

Validating runs/detect/train54/weights/best.pt...
Ultralytics YOLOv8.0.138 🚀 Python-3.11.4 torch-2.0.1 MPS (Apple M2)
Model summary (fused): 168 layers, 3005843 parameters, 0 gradients
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  1.70it/s]
                   all         71        100       0.97      0.957      0.983      0.605
Speed: 0.5ms preprocess, 19.7ms inference, 0.0ms loss, 1.9ms postprocess per image
Results saved to runs/detect/train54
334.40202498435974sec.</span>

結果のまとめ

Apple Siliconに対応したYOLOv8で学習時のベンチマークをしてみました。MacBook AirでもGPUを使うと2倍くらいの速度になるようです。M2のCPUは、IntelのCPUと比較してもそれなりに高速な部類ですが、ノートPCで2倍速で学習できるというのはメリットかもしれません。

意外だったのがGPU処理に関しては、M1 Proの方がM2より遅かったことです。GPUのコア数が倍なのでM1 Proの方が早いかと予想していたのですが、M2の方が処理時間が短いという結果になりました。

一方、CPUでの実行に関しては、M1 Proの方がM2より高速でした。こちらは、コア数の差がでたのかもしれません。

もしかしたら、YOLOv8のもっと大きなモデルを訓練したらまた違った結果になるのかもしれませんし、GPUの性能がM2でかなり上がったのかもしれません。

P100(kaggleで提供されているnVidiaのGPU)で学習させた結果も測定してみました。

少し古めのGPUとはいえ、CPUの約6倍、M2のGPUの約3倍とかなり高速です。

nVidiaのGPUでの学習には届かないというのが素直な感想です。

デバイス処理時間(秒)
M2device=”cpu”630.54 sec.
device=”mps”334.40 sec.
M1Prodevice=”cpu”582.68 sec.
device=”mps”372.99 sec.
参考:GPU=P100(kaggle notebook)119 sec.
処理時間(グラフ)
処理時間(短いほど高速)

M2 Ultra(76GPUコア)などを使えば、P100には追いつけそうですが、価格を考えたら素直にNvidiaのGPUを買った方が良いかなと思います。

とはいえ、エントリレベルのノートパソコンで手軽に学習で切るのは大きいです。ちょっとしたコードを動かしたり、ディープラーニングの勉強などには十分使えるのでは無いでしょうか。

M3搭載のMacが発売されました。GPUの性能がかなり上がっているということですが、これまでのベンチマークを見る限りnVIDIAのGPUには敵わないと思われます。本格的に、ディープラーニングをしたいならnVIDIAのGPU搭載のPCを購入した方が良いと思います。

ただ、ちょっとした学習であれば一応できないことはないレベルになっていると思います。逆にMacを持っていてディープラーニングの学習をしたいのなら、これを活用するのも良いと思います。

付録(M1 Proの実行ログ)

最後に、M1Proでの実行ログをつけておきます。

CPUで学習(M1 Pro)

Transferred 319/355 items from pretrained weights
Freezing layer 'model.22.dfl.conv.weight'
train: Scanning /Users/tadanori/tmp/yolov8/datasets/cars/labels/train.cache... 284 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 284/284 [00:00<?, ?it/s]
val: Scanning /Users/tadanori/tmp/yolov8/datasets/cars/labels/valid.cache... 71 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 71/71 [00:00<?, ?it/s]
Plotting labels to runs/detect/train4/labels.jpg...
optimizer: 'optimizer=auto' found, ignoring 'lr0=0.01' and 'momentum=0.937' and determining best 'optimizer', 'lr0' and 'momentum' automatically...
optimizer: AdamW(lr=0.002, momentum=0.9) with parameter groups 57 weight(decay=0.0), 64 weight(decay=0.0005), 63 bias(decay=0.0)
Image sizes 640 train, 640 val
Using 0 dataloader workers
Logging results to runs/detect/train4
Starting training for 10 epochs...
Closing dataloader mosaic

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       1/10         0G      1.414      2.611      1.143          5        640: 100%|██████████| 36/36 [00:49<00:00,  1.36s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.66s/it]
                   all         71        100     0.0046       0.98     0.0113    0.00683

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       2/10         0G      1.347      1.816      1.173          6        640: 100%|██████████| 36/36 [00:48<00:00,  1.35s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.63s/it]
                   all         71        100          1      0.284      0.956      0.586

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       3/10         0G      1.375      1.765      1.164          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:49<00:00,  1.38s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.69s/it]
                   all         71        100      0.968       0.92      0.983      0.622

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       4/10         0G      1.317      1.602      1.147          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:48<00:00,  1.35s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.65s/it]
                   all         71        100      0.968       0.94       0.97      0.598

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       5/10         0G      1.321      1.419      1.145          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:48<00:00,  1.35s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.66s/it]
                   all         71        100      0.968       0.91      0.987      0.573

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       6/10         0G       1.27      1.321      1.143          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:48<00:00,  1.35s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.64s/it]
                   all         71        100      0.978       0.95      0.986      0.621

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       7/10         0G      1.276      1.261      1.088          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:48<00:00,  1.34s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.67s/it]
                   all         71        100       0.98       0.96      0.986      0.609

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       8/10         0G      1.244      1.134      1.109          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:48<00:00,  1.34s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.65s/it]
                   all         71        100      0.971       0.97       0.99      0.642

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       9/10         0G      1.193      1.052      1.097          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:47<00:00,  1.33s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.66s/it]
                   all         71        100      0.989       0.93      0.987      0.654

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
      10/10         0G      1.157     0.9957      1.081          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:48<00:00,  1.34s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.65s/it]
                   all         71        100      0.971       0.95      0.988      0.642

10 epochs completed in 0.158 hours.
Optimizer stripped from runs/detect/train4/weights/last.pt, 6.2MB
Optimizer stripped from runs/detect/train4/weights/best.pt, 6.2MB

Validating runs/detect/train4/weights/best.pt...
Ultralytics YOLOv8.0.208 🚀 Python-3.11.5 torch-2.1.0 CPU (Apple M1 Pro)
Model summary (fused): 168 layers, 3005843 parameters, 0 gradients, 8.1 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:07<00:00,  1.60s/it]
                   all         71        100      0.989      0.931      0.987      0.654
Speed: 0.8ms preprocess, 106.1ms inference, 0.0ms loss, 0.9ms postprocess per image
Results saved to runs/detect/train4
582.6759631633759sec.

GPUで学習(M1 Pro)

Transferred 319/355 items from pretrained weights
Freezing layer 'model.22.dfl.conv.weight'
train: Scanning /Users/tadanori/tmp/yolov8/datasets/cars/labels/train.cache... 284 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 284/284 [00:00<?, ?it/s]
val: Scanning /Users/tadanori/tmp/yolov8/datasets/cars/labels/valid.cache... 71 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 71/71 [00:00<?, ?it/s]
Plotting labels to runs/detect/train6/labels.jpg...
optimizer: 'optimizer=auto' found, ignoring 'lr0=0.01' and 'momentum=0.937' and determining best 'optimizer', 'lr0' and 'momentum' automatically...
optimizer: AdamW(lr=0.002, momentum=0.9) with parameter groups 57 weight(decay=0.0), 64 weight(decay=0.0005), 63 bias(decay=0.0)
Image sizes 640 train, 640 val
Using 0 dataloader workers
Logging results to runs/detect/train6
Starting training for 10 epochs...
Closing dataloader mosaic

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       1/10         0G      1.337      3.056      1.098          5        640: 100%|██████████| 36/36 [00:27<00:00,  1.30it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:09<00:00,  1.96s/it]
                   all         71        100    0.00263       0.56     0.0741     0.0188

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       2/10         0G      1.345      2.391      1.098          6        640: 100%|██████████| 36/36 [00:23<00:00,  1.55it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.24it/s]
                   all         71        100      0.201      0.173     0.0829     0.0309

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       3/10         0G      1.287      2.299      1.064          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:28<00:00,  1.27it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.22it/s]
                   all         71        100      0.221       0.29      0.106     0.0463

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       4/10         0G      1.273      2.164      1.042          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:28<00:00,  1.26it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.32it/s]
                   all         71        100      0.229       0.27      0.114     0.0464

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       5/10         0G      1.294      2.094      1.049          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:30<00:00,  1.20it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  1.96it/s]
                   all         71        100      0.344      0.289      0.146      0.065

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       6/10         0G      1.201       2.03      1.042          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:31<00:00,  1.14it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.09it/s]
                   all         71        100      0.269       0.32      0.127     0.0509

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       7/10         0G      1.235      1.865     0.9928          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:29<00:00,  1.21it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.26it/s]
                   all         71        100      0.276       0.33      0.115     0.0499

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       8/10         0G      1.186      1.749      0.983          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:30<00:00,  1.19it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.05it/s]
                   all         71        100      0.294       0.31      0.122     0.0532

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       9/10         0G      1.146      1.661     0.9614          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:39<00:00,  1.09s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.04it/s]
                   all         71        100       0.33       0.33       0.13     0.0595

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
      10/10         0G      1.138       1.64     0.9573          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:39<00:00,  1.09s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.25it/s]
                   all         71        100      0.335       0.32      0.129     0.0623

10 epochs completed in 0.094 hours.
Optimizer stripped from runs/detect/train6/weights/last.pt, 6.2MB
Optimizer stripped from runs/detect/train6/weights/best.pt, 6.2MB

Validating runs/detect/train6/weights/best.pt...
Ultralytics YOLOv8.0.208 🚀 Python-3.11.5 torch-2.1.0 MPS (Apple M1 Pro)
Model summary (fused): 168 layers, 3005843 parameters, 0 gradients, 8.1 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:14<00:00,  2.86s/it]
                   all         71        100      0.343      0.287      0.146     0.0653
Speed: 2.0ms preprocess, 47.9ms inference, 0.0ms loss, 2.1ms postprocess per image
Results saved to runs/detect/train6
372.99035024642944sec.

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