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README.md

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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。

最近新闻

  • 🌟 v1.2.0 正式开源。v1.2.0同步了ultralytics yolov5的v7.0版本，同时支持分类，目标检测，实例分割等任务 详情请看：Release Note
原图 目标检测: 目标检测是指从图像中检测出多个物体并标记它们的位置和类别。目标检测任务需要给出物体的类别和位置信息，通常使用边界框（bounding box）来表示。目标检测可以应用于自动驾驶、视频监控、人脸识别等领域。
图像分类: 图像分类是指给定一张图像，通过计算机视觉技术来判断它属于哪一类别。 图像分类是一种有监督学习任务，需要通过训练样本和标签来建立分类模型。在图像分类中，算法需要提取图像的特征，然后将其分类为预定义的类别之一。例如，图像分类可以用于识别手写数字、识别动物、区分汽车和自行车等。 实例分割: 实例分割是指从图像中检测出多个物体并标记它们的位置和类别，同时对每个物体进行像素级的分割。 实例分割要求更为精细的信息，因为它需要将物体的每个像素都分配给对应的物体。 实例分割可以应用于医学影像分析、自动驾驶、虚拟现实等领域。
  • 🎉 代码仓库地址
  • 🎉 文档网站地址
  • 🎉 OneFlow 安装方法 (注意⚠️： 目前OneFlow 需要安装 nightly 版本，等OneFlow后续新版本发布后可以安装稳定版。此外 OneFlow 目前仅对Linux平台有完整支持，请 Windows 和 Macos 用户注意)

不过即使你对 OneFlow 带来的性能提升不感兴趣，我们相信OneYOLOv5文档网站中对 ultralytics/yolov5 相关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。🌟🌟🌟

文档

请查看 文档网站 获取关于训练，测试和推理的完整文档。

快速开始案例

注意⚠️:

  • oneflow目前不支持windows平台

  • --batch 必须是GPU数量的倍数。

  • GPU 0 将比其他GPU占用略多的内存，因为它维护EMA并负责检查点等。

快速开始案例

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 。

git clone https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5  # 克隆
cd one-yolov5
pip install -r requirements.txt  # 安装

Train

YOLOv5实例分割模型支持使用 --data coco128-seg.yaml 参数自动下载 COCO128-seg 测试数据集(测试数据集表示能测试项目正常运行的小数据集)， 以及使用 bash data/scripts/get_coco.sh --train --val --segments 或者使用 python train.py --data coco.yaml 下载 COCO-segments 数据集

# Single-GPU
python segment/train.py --weights yolov5s-seg.of --data coco128-seg.yaml --epochs 5 --img 640

# Multi-GPU DDP
python -m oneflow.distributed.launch --nproc_per_node  4  segment/train.py --weights yolov5s-seg.of --data coco128-seg.yaml --epochs 5 --img 640 --device 0,1,2,3

注意 :

  • {.of: 代表OneFlow预训练权重 , .pt: 代表 PyTorch 预训练权重 }
  • --weights yolov5s-seg.of 表示使用OneFlow预训练权重 , 也是支持使用 PyTorch 预训练权重 如 --weights yolov5s-seg.pt
  • 模型权重将自动从 github 下载(建议如果没有设置代理，可以提前将模型下载到电脑本地 使用 --weights 本地路径/yolov5s-seg.of)

val

在ImageNet-1k数据集上验证YOLOv5m-seg 模型的精度

bash data/scripts/get_coco.sh --val --segments  # download COCO val segments split (780MB, 5000 images)
python segment/val.py --weights yolov5s-seg.of --data coco.yaml --img 640  # validate

Predict

使用预训练模型(YOLOv5m-seg) 预测图片

python segment/predict.py --weights yolov5m-seg.of --data data/images/

image

Export

将 yolov5s-seg 模型导出为 ONNX 格式 示例

python export.py --weights yolov5s-seg.of --include onnx  --img 640 --device 0

为什么选择 one-yolov5

消费级显卡的春天，GTX 3090 YOLOv5s单卡完整训练COCO数据集缩短11.35个小时

CheckPoints

注意: 这里的模型权重为v1.1.0版本的权重，最新权重下载 releases/tag/v1.2.0

模型 ONNX版本模型 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 YOLOv5n.onnx 640 28.0 45.7 45 6.3 0.6 1.9 4.5
YOLOv5s YOLOv5s.onnx 640 37.4 56.8 98 6.4 0.9 7.2 16.5
YOLOv5m YOLOv5m.onnx 640 45.4 64.1 224 8.2 1.7 21.2 49.0
YOLOv5l YOLOv5l.onnx 640 49.0 67.3 430 10.1 2.7 46.5 109.1
YOLOv5x YOLOv5x.onnx 640 50.7 68.9 766 12.1 4.8 86.7 205.7
YOLOv5n6 YOLOv5n6.onnx 1280 36.0 54.4 153 8.1 2.1 3.2 4.6
YOLOv5s6 YOLOv5s6.onnx 1280 44.8 63.7 385 8.2 3.6 12.6 16.8
YOLOv5m6 YOLOv5m6.onnx 1280 51.3 69.3 887 11.1 6.8 35.7 50.0
YOLOv5l6 YOLOv5l6.onnx 1280 53.7 71.3 1784 15.8 10.5 76.8 111.4
YOLOv5x6
+ [TTA][TTA]		 YOLOv5x6.onnx 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.
    复现方法: python val.py --data coco.yaml --img 1536 --iou 0.7 --augment