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完整更新列表请查看链接#xff1a;https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/releases/tag/v1.2.0#xff0c;欢迎体验新版本#xff0c;期待你的反馈。

新版本特性

YOLOv5的上游分支v7.0#xff0c;同时支持分类、目…

One-YOLOv5

v1.2.0正式发布。

完整更新列表请查看链接https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/releases/tag/v1.2.0欢迎体验新版本期待你的反馈。

新版本特性

YOLOv5的上游分支v7.0同时支持分类、目标检测、实例分割任务

支持flask_rest_api

5.为每个batch的compute_loss部分减少一次h2d和cpu

slice_update操作

3090加速训练YOLOv5s时间减少11个小时速度提升20%)

(基于

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。

快速开始

https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5

one-yolov5

https://start.oneflow.org/oneflow-yolo-doc/tutorials/03_chapter/quick_start.html#_4

分割和分类模型训练示例

https://start.oneflow.org/oneflow-yolo-doc/tutorials/03_chapter/model_train.html

yolov5s-default

models/segment/yolov5s-seg.yaml

\--img

models/segment/yolov5s-seg.yaml

\--img

更多可见我们关于如何准备一个好的数据集的介绍或者导出ONNX模型进行部署时代码有错误。

暂时不支持该参数可以自己编辑ONNX模型。

相关教程请参考https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/releases/download/v1.2.0_/openmmlab.pptx

模型导出onnx时出现

OneFlow新老版本兼容性问题。

这是旧版本创建的文件但是没清理删除就可以解决。

为训练过程loss、map、检测框等可视化适配了wandb(https://start.oneflow.org/oneflow-yolo-doc/tutorials/03_chapter/intro_to_wandb.html)

CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置放在import

oneflow之后会失败导致device选择失败可以通过export

autobatch功能

API我们会尽快补齐现在需要先手动指定下batch_size。

下个版本将会解决并且会直接支持导出batch维度为动态的模型。

train目前已经开发完成正在测试中下个版本将合并进main分支

autobatch功能

efficient.https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/

Disable