One-YOLOv5 v1.2.0发布：支持分类、检测、实例分割
One- v1.2.0正式发布。完整更新列表请查看链接：，欢迎体验新版本，期待你的反馈。
新版本特性
1. 同步了的上游分支v7.0，同时支持分类、目标检测、实例分割任务
2. 支持
3. 支持使用 wandb 对实验跟踪和可视化功能
4.
5.为每个batch的部分减少一次h2d和cpu 操作
6. 优化 函数和模型滑动平均部分，大幅提升训练性能 (一块RTX 3090加速训练，时间减少11个小时，速度提升20%)
7. 兼容，训练时可以展示模型的FLOPs
(基于 详解深度学习网络的 FLOPs 和 MACs 计算方案)
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（ 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
安装
在>=3.7.0的环境中克隆版本仓并安装 .txt，包括 或者 >=0.9.0 。
git clone https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5 # 克隆
cd one-yolov5
pip install -r requirements.txt # 安装在COCO上的精度表现 -
启动指令:
python -m oneflow.distributed.launch --nproc_per_node 4 \
train.py --batch-size 128 --data coco.yaml --weights " " --cfg models/yolov5s.yaml --img 640 --epochs 300-seg
后端启动指令
python -m oneflow.distributed.launch --nproc_per_node 8 \segment/train.py \--data coco.yaml \--weights ' ' \--cfg yolov5s-seg.yaml \--img 640 \--batch-size 320 \--device 0,1,2,4 \--epochs 300 \--bbox_iou_optim --multi_tensor_optimize在COCO上的单GPU性能表现
测试环境
- 机器 ( 8GPU NVIDIA GeForce RTX 3090, 24268MiB)
- oneflow.__version__= '0.9.1+cu117
- torch.__version__= '1.13.0+cu117'
- export NVIDIA_TF32_OVERRIDE=0 # PyTorch使用FP32训练 # 测试指令:
# OneFlow后端
python train.py \--batch-size 8 \--data coco.yaml \--weights ' ' \--cfg models/yolov5s.yaml \--img 640 \--epochs 1 \--bbox_iou_optim --multi_tensor_optimizepython segment/train.py \--data coco.yaml \--weights ' ' \--cfg models/segment/yolov5s-seg.yaml \--img 640 \--batch-size 8--epochs 1 \--bbox_iou_optim --multi_tensor_optimize # PyTorch后端:
export NVIDIA_TF32_OVERRIDE=0 # 使用fp32
python \train.py \--batch-size 8 \--data coco.yaml \--weights ' ' \--cfg models/yolov5s.yaml \--img 640 \--epochs 1 \export NVIDIA_TF32_OVERRIDE=0 # 使用fp32
python segment/train.py \--data coco.yaml \--weights ' ' \--cfg models/segment/yolov5s-seg.yaml \--img 640 \--epochs 1 \--batch-size 8bug修复
以下记录了一些用户反馈的常见问题：
1. 出现满屏的误检框。
可能到原因场景太单一，泛化不够 ，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。
2.让batch维度可以动态，加了参数？
暂时不支持该参数，可以自己编辑ONNX模型。相关教程请参考：
3.模型导出onnx时，出现/tmp/类似报错。
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。
4. 为训练过程loss、map、检测框等可视化适配了wandb()
5. 环境变量设置放在 之后会失败，导致选择失败，可以通过 =1 手动控制。
6.功能
缺少 API，我们会尽快补齐，现在需要先手动指定下。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。
下个版本的展望
常用预训练模型下载列表
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欢迎Star、试用新版本： - -Inc/: is a deep to be user-, and . is a deep to be user-, and . - - -Inc/: is a deep to be user-, and .
