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YOLOv5🚀是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的公开研究，其中包含了在数千小时的研究和开发中所获得的经验和最佳实践。

文件

请参阅YOLOv5 Docs，了解有关训练、测试和部署的完整文件。

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PyTorch>=1.7。

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

推理

YOLOv5 PyTorch Hub 推理. 模型自动从最新YOLOv5 版本下载。

import torch

# 模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')  # or yolov5n - yolov5x6, custom

# 图像
img = 'https://ultralytics.com/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

教程

环境

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为什么选择 YOLOv5

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.pt yolov5s6.pt yolov5m6.pt yolov5l6.pt yolov5x6.pt

预训练检查点

Model	size ^(pixels)	mAP^val 0.5:0.95	mAP^val 0.5	Speed ^{CPU b1 (ms)}	Speed ^{V100 b1 (ms)}	Speed ^{V100 b32 (ms)}	params ^(M)	FLOPs ^{@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	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.
mAP^val 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

贡献

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联系

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