写在前面：本项目是基于 ultralytics 版 YOLOv5 源码改成 OneFlow 后端的结果，本工程的目的是做一个拥有更快训练速度的 YOLOv5 ，同时提供丰富的中文教程和源码细节解读，使得读者可以更加深入的了解 YOLOv5 。本 README 的其中一些部分也是直接用的 ultralytics 版 YOLOv5 README 的翻译，我们将相关链接替换为了 OneFlow 后端 YOLOv5 对应的链接。
为了说明使用 OneFlow 训练目标检测模型的可行性以及性能的优越性，最近我们将 ultralytics 版 YOLOv5 通过 import oneflow as torch的方式迁移为了OneFlow后端（对应YOLOv5的commit号为：48a85314bc80d8023c99bfb114cea98d71dd0591, YOLOv5 v6.2版本）。并对 YOLOv5 中相关的教程进行了汉化，添加了一系列详细的代码解读，原理讲解以及部署教程，希望使得 YOLOv5 项目对用户更加透明化。另外我们也将在性能这个角度进行深入探索，本次我们发布的OneFlow后端的YOLOv5只是一个基础版本，没有用上任何的优化技巧，但即使这样我们在 FP32，3080Ti，CUDA11.7 的条件下在 COCO 上进行训练也比 ultralytics 版 YOLOv5 要快5%-10%左右。相信在后续的一些优化下（比如nn.Graph加持，算子的优化），我们可以继续提升YOLOv5在COCO等数据集的训练速度，更有效缩短目标检测模型的训练时间。
- 🎉代码仓库地址：https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5
- 🎉文档网站地址：https://start.oneflow.org/oneflow-yolo-doc/index.html
不过即使你对 OneFlow 带来的性能提升不太感兴趣，我们相信文档网站中对 YOLOv5 教程的汉化以及源码剖析也会是从零开始深入学习 YOLOv5 一份不错的资料。欢迎在仓库给我们提出宝贵的意见。🌟🌟🌟
欢迎star one-yolov5项目 获取最新的动态。
请查看 文档网站 获取关于训练，测试和推理的完整文档。
安装
在Python>=3.7.0 的环境中克隆版本仓并安装 requirements.txt，包括 OneFlow nightly或者oneflow>=0.9.0 。
git clone https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5 # 克隆
cd one-yolov5
pip install -r requirements.txt # 安装推理
YOLOv5 的 OneFlow Hub 推理. 模型 自动从最新YOLOv5 版本下载。
import oneflow as flow
# 模型
model = flow.hub.load('Oneflow-Inc/one-yolov5', 'yolov5s') # or yolov5n - yolov5x6, custom
# 图像
img = 'https://raw.githubusercontent.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/main/data/images/zidane.jpg' # or file, Path, PIL, OpenCV, numpy, list
# 推理
results = model(img)
# 结果
results.print() # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.用 detect.py 进行推理
detect.py 在各种数据源上运行推理, 其会从最新的 YOLOv5 版本 中自动下载 模型 并将检测结果保存到 runs/detect 目录。
python detect.py --source 0 # 网络摄像头
img.jpg # 图像
vid.mp4 # 视频
path/ # 文件夹
'path/*.jpg' # glob
'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc' # YouTube
'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP 流训练
以下指令再现了 YOLOv5 COCO
数据集结果. 模型 和 数据集 自动从最新的YOLOv5 版本 中下载。YOLOv5n/s/m/l/x的训练时间在V100 GPU上是 1/2/4/6/8天（多GPU倍速）. 尽可能使用最大的 --batch-size, 或通过 --batch-size -1 来实现 YOLOv5 自动批处理 批量大小显示为 V100-16GB。
python train.py --data coco.yaml --cfg yolov5n.yaml --weights '' --batch-size 128
yolov5s 64
yolov5m 40
yolov5l 24
yolov5x 16
YOLOv5-P5 640 图像 (点击扩展)
图片注释 (点击扩展)
- COCO AP val 表示 [email protected]:0.95 在5000张图像的COCO val2017数据集上，在256到1536的不同推理大小上测量的指标。
- GPU Speed 衡量的是在 COCO val2017 数据集上使用 AWS p3.2xlarge V100实例在批量大小为32时每张图像的平均推理时间。
- EfficientDet 数据来自 google/automl ，批量大小设置为 8。
- 复现 mAP 方法:
python val.py --task study --data coco.yaml --iou 0.7 --weights yolov5n6 yolov5s6 yolov5m6 yolov5l6 yolov5x6
| 模型 | 规模 (像素) |
mAP验证 0.5:0.95 |
mAP验证 0.5 |
速度 CPU b1 (ms) |
速度 V100 b1 (ms) |
速度 V100 b32 (ms) |
参数 (M) |
浮点运算 @640 (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv5n | 640 | 28.0 | 45.7 | 45 | 6.3 | 0.6 | 1.9 | 4.5 |
| YOLOv5s | 640 | 37.4 | 56.8 | 98 | 6.4 | 0.9 | 7.2 | 16.5 |
| YOLOv5m | 640 | 45.4 | 64.1 | 224 | 8.2 | 1.7 | 21.2 | 49.0 |
| YOLOv5l | 640 | 49.0 | 67.3 | 430 | 10.1 | 2.7 | 46.5 | 109.1 |
| YOLOv5x | 640 | 50.7 | 68.9 | 766 | 12.1 | 4.8 | 86.7 | 205.7 |
| YOLOv5n6 | 1280 | 36.0 | 54.4 | 153 | 8.1 | 2.1 | 3.2 | 4.6 |
| YOLOv5s6 | 1280 | 44.8 | 63.7 | 385 | 8.2 | 3.6 | 12.6 | 16.8 |
| YOLOv5m6 | 1280 | 51.3 | 69.3 | 887 | 11.1 | 6.8 | 35.7 | 50.0 |
| YOLOv5l6 | 1280 | 53.7 | 71.3 | 1784 | 15.8 | 10.5 | 76.8 | 111.4 |
| YOLOv5x6 + [TTA][TTA] |
1280 1536 |
55.0 55.8 |
72.7 72.7 |
3136 - |
26.2 - |
19.4 - |
140.7 - |
209.8 - |
表格注释 (点击扩展)
- 所有检查点都以默认设置训练到300个时期. Nano和Small模型用 hyp.scratch-low.yaml hyps, 其他模型使用 hyp.scratch-high.yaml.
- mAPval 值是 COCO val2017 数据集上的单模型单尺度的值。
复现方法:python val.py --data coco.yaml --img 640 --conf 0.001 --iou 0.65 - 使用 AWS p3.2xlarge 实例对COCO val图像的平均速度。不包括NMS时间（~1 ms/img)
复现方法:python val.py --data coco.yaml --img 640 --task speed --batch 1 - TTA 测试时数据增强 包括反射和比例增强. # 文档网站还没有,稍后更新。
复现方法:python val.py --data coco.yaml --img 1536 --iou 0.7 --augment
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent