YOLOv5 выпускает версию 5.0

окрестности

ubuntu 18.04 64bit
GTX 1070Ti
anaconda with python 3.8
pytorch 1.8
cuda 10.1

предисловие

yolov5Официальный выпустил официальную версию 5.0 12 апреля, и этот выпуск в основном реализованYOLOv5-P6модель и переподготовкаYOLOv5-P5Модель. По сравнению сYOLOv5-P53 изoutput layerкоторыйP3,P4,P5,YOLOv5-P6Выходной слой модели имеет еще одинP6, в основном для обнаружения крупных целей с высоким разрешением, поэтому при обучении моделиimgпараметры также задаются--img 640изменить на--img 1280.

В частности, версия 5.0 имеет следующие обновления

Интегрироватьyoutube, то есть можно напрямую протестироватьyoutubeонлайн видео о
Интегрировать AmazonAWS, то есть вAWSПростота использования на платформеYOLOv5, вы можете обратиться кGitHub.com/ultra Еще одна ICS…
Интегрироватьsupervise.ly,supervise.lyэто решение, которое может помочь вамcvмиссияwebплатформа, требуетсяdockerПоддержка и местныеgpu, рекомендуетсяlinuxоперация на
улучшенW&B, вы можете обратиться к предыдущемуImagination.com/2021/01/27/…

В целом, обновление 5.0 не имеет большого значения.

yolov5 release 5.0

обнаружение локального изображения

Аналогичным образом запустите тестовый код. Создайте отдельную виртуальную среду,pythonВерсия 3.8

conda create -n yolov5v5.0 python=3.8
conda activate yolov5v5.0

# 要求pytorch>1.7
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

Изменить дальшеrequirements.txt, который будетtorchиtorchvisionЗакомментируйте эти два пункта, то есть добавьте#символ

yolov5 release 5.0

Затем выполните следующую команду, чтобы установить другие зависимости

pip install -r requirements.txt

После установки среды приступайте к непосредственному тестированию.

(yolov5v5.0) xugaoxiang@1070Ti:~/workshop/yolov5-5.0$ python detect.py
Namespace(agnostic_nms=False, augment=False, classes=None, conf_thres=0.25, device='', exist_ok=False, img_size=640, iou_thres=0.45, name='exp', nosave=False, project='runs/detect', save_conf=False, save_txt=False, source='data/images', update=False, view_img=False, weights='yolov5s.pt')
YOLOv5 ? 2021-4-12 torch 1.7.1+cu101 CUDA:0 (GeForce GTX 1070 Ti, 8116.4375MB)

Downloading https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt to yolov5s.pt...
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 14.1M/14.1M [02:36<00:00, 94.3kB/s]

Fusing layers...
Model Summary: 224 layers, 7266973 parameters, 0 gradients, 17.0 GFLOPS
image 1/2 /home/xugaoxiang/workshop/yolov5-5.0/data/images/bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 1 fire hydrant, Done. (0.013s)
image 2/2 /home/xugaoxiang/workshop/yolov5-5.0/data/images/zidane.jpg: 384x640 2 persons, 2 ties, Done. (0.011s)
Results saved to runs/detect/exp2
Done. (0.099s)
(yolov5v5.0) xugaoxiang@1070Ti:~/workshop/yolov5-5.0$

В процессе обнаружения код поможет нам скачатьyolov5s.ptФайлы модели, размещенные в корневом каталоге кода

обнаружение видео на ютубе

Найдиyoutubeссылка на видео, используя параметры--source 视频链接

yolov5 release 5.0

Как видите, код поможет нам скачать зависимые библиотекиpafy, он отвечает за парсинг адреса видео, а также есть инструмент для скачивания видеоyoutube-dl, этот инструмент был введен ранее, пожалуйста, переместитеImagination.com/2021/06/07/…

yolov5 release 5.0

тренироваться

Процесс подготовки и обучения набора данных ничем не отличается от предыдущего, вы можете обратиться к предыдущей статьеобучение модели yolov5

yolov5 release 5.0