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yolov5
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......@@ -4,9 +4,9 @@
<img width="850" src="https://raw.githubusercontent.com/ultralytics/assets/master/yolov5/v70/splash.png"></a>
</p>
[英语](README.md)|[简体中文](README.zh-CN.md)<br>
[英语](README.md)\|[简体中文](README.zh-CN.md)<br>
<div>
<div>
<a href="https://github.com/ultralytics/yolov5/actions/workflows/ci-testing.yml"><img src="https://github.com/ultralytics/yolov5/actions/workflows/ci-testing.yml/badge.svg" alt="YOLOv5 CI"></a>
<a href="https://zenodo.org/badge/latestdoi/264818686"><img src="https://zenodo.org/badge/264818686.svg" alt="YOLOv5 Citation"></a>
<a href="https://hub.docker.com/r/ultralytics/yolov5"><img src="https://img.shields.io/docker/pulls/ultralytics/yolov5?logo=docker" alt="Docker Pulls"></a>
......@@ -21,7 +21,7 @@ YOLOv5 🚀 是世界上最受欢迎的视觉 AI，代表<a href="https://ultral
要申请企业许可证，请填写表格<a href="https://ultralytics.com/license">Ultralytics 许可</a>.
<div align="center">
<div align="center">
<a href="https://github.com/ultralytics" style="text-decoration:none;">
<img src="https://github.com/ultralytics/assets/raw/master/social/logo-social-github.png" width="2%" alt="" /></a>
<img src="https://github.com/ultralytics/assets/raw/master/social/logo-transparent.png" width="2%" alt="" />
......@@ -79,10 +79,10 @@ YOLOv5 🚀 是世界上最受欢迎的视觉 AI，代表<a href="https://ultral
| [YOLOv5l-se](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v7.0/yolov5l-seg.pt) | 640 | 49.0 | 39.9 | 我：43（X） | 857.4 | 2.9 | 47.9 | 147.7 |
| [YOLOv5x-seg](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v7.0/yolov5x-seg.pt) | 640 | **50.7** | **41.4** | 62:56 (zks) | 1579.2 | 4.5 | 88.8 | 265.7 |
- 使用 SGD 优化器将所有检查点训练到 300 个时期`lr0=0.01`和`weight_decay=5e-5`在图像大小 640 和所有默认设置。<br>运行记录到[HTTPS://玩豆瓣.爱/Glenn-就ocher/yo lo V5_V70_official](https://wandb.ai/glenn-jocher/YOLOv5_v70_official)
- **准确性**值适用于 COCO 数据集上的单模型单尺度。<br>重现者`python segment/val.py --data coco.yaml --weights yolov5s-seg.pt`
- **速度**使用 a 对超过 100 个推理图像进行平均[协作临](https://colab.research.google.com/signup)A100 高 RAM 实例。值仅表示推理速度（NMS 每张图像增加约 1 毫秒）。<br>重现者`python segment/val.py --data coco.yaml --weights yolov5s-seg.pt --batch 1`
- **出口**到 FP32 的 ONNX 和 FP16 的 TensorRT 完成`export.py`.<br>重现者`python export.py --weights yolov5s-seg.pt --include engine --device 0 --half`
- 使用 SGD 优化器将所有检查点训练到 300 个时期`lr0=0.01`和`weight_decay=5e-5`在图像大小 640 和所有默认设置。<br>运行记录到[HTTPS://玩豆瓣.爱/Glenn-就ocher/yo lo V5_V70_official](https://wandb.ai/glenn-jocher/YOLOv5_v70_official)
- **准确性**值适用于 COCO 数据集上的单模型单尺度。<br>重现者`python segment/val.py --data coco.yaml --weights yolov5s-seg.pt`
- **速度**使用 a 对超过 100 个推理图像进行平均[协作临](https://colab.research.google.com/signup)A100 高 RAM 实例。值仅表示推理速度（NMS 每张图像增加约 1 毫秒）。<br>重现者`python segment/val.py --data coco.yaml --weights yolov5s-seg.pt --batch 1`
- **出口**到 FP32 的 ONNX 和 FP16 的 TensorRT 完成`export.py`.<br>重现者`python export.py --weights yolov5s-seg.pt --include engine --device 0 --half`
</details>
......@@ -119,9 +119,7 @@ python segment/predict.py --weights yolov5m-seg.pt --data data/images/bus.jpg
```
```python
model = torch.hub.load(
"ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5m-seg.pt"
) # load from PyTorch Hub (WARNING: inference not yet supported)
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', 'yolov5m-seg.pt') # load from PyTorch Hub (WARNING: inference not yet supported)
```
| ![zidane](https://user-images.githubusercontent.com/26833433/203113421-decef4c4-183d-4a0a-a6c2-6435b33bc5d3.jpg) | ![bus](https://user-images.githubusercontent.com/26833433/203113416-11fe0025-69f7-4874-a0a6-65d0bfe2999a.jpg) |
......@@ -164,10 +162,10 @@ YOLOv5[发布](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases).
import torch
# Model
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s") # or yolov5n - yolov5x6, custom
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # or yolov5n - yolov5x6, custom
# Images
img = "https://ultralytics.com/images/zidane.jpg" # or file, Path, PIL, OpenCV, numpy, list
img = 'https://ultralytics.com/images/zidane.jpg' # or file, Path, PIL, OpenCV, numpy, list
# Inference
results = model(img)
......@@ -223,23 +221,23 @@ python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5n.yaml -
<details open>
<summary>Tutorials</summary>
- [训练自定义数据](https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data)🚀 推荐
- [获得最佳训练结果的技巧](https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Tips-for-Best-Training-Results)☘️
推荐的
- [多 GPU 训练](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/475)
- [PyTorch 中心](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/36)🌟 新
- [TFLite、ONNX、CoreML、TensorRT 导出](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/251)🚀
- [NVIDIA Jetson Nano 部署](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/9627)🌟 新
- [测试时间增强 (TTA)](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/303)
- [模型集成](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/318)
- [模型修剪/稀疏度](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/304)
- [超参数进化](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/607)
- [使用冻结层进行迁移学习](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/1314)
- [架构总结](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/6998)🌟 新
- [用于数据集、标签和主动学习的 Roboflow](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/4975)🌟 新
- [ClearML 记录](https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/master/utils/loggers/clearml)🌟 新
- [所以平台](https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Deci-Platform)🌟 新
- [彗星记录](https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/master/utils/loggers/comet)🌟 新
- [训练自定义数据](https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data)🚀 推荐
- [获得最佳训练结果的技巧](https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Tips-for-Best-Training-Results)☘️
推荐的
- [多 GPU 训练](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/475)
- [PyTorch 中心](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/36)🌟 新
- [TFLite、ONNX、CoreML、TensorRT 导出](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/251)🚀
- [NVIDIA Jetson Nano 部署](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/9627)🌟 新
- [测试时间增强 (TTA)](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/303)
- [模型集成](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/318)
- [模型修剪/稀疏度](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/304)
- [超参数进化](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/607)
- [使用冻结层进行迁移学习](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/1314)
- [架构总结](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/6998)🌟 新
- [用于数据集、标签和主动学习的 Roboflow](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/4975)🌟 新
- [ClearML 记录](https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/master/utils/loggers/clearml)🌟 新
- [所以平台](https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Deci-Platform)🌟 新
- [彗星记录](https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/master/utils/loggers/comet)🌟 新
</details>
......@@ -265,7 +263,7 @@ python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5n.yaml -
<img src="https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/logo-deci.png" width="10%" /></a>
</div>
| 机器人流 | ClearML ⭐ 新 | 彗星⭐新 | 所以⭐新 |
| 机器人流 | ClearML ⭐ 新 | 彗星⭐新 | 所以⭐新 |
| :-------------------------------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------: |
| 将您的自定义数据集标记并直接导出到 YOLOv5 以进行训练[机器人流](https://roboflow.com/?ref=ultralytics) | 使用自动跟踪、可视化甚至远程训练 YOLOv5[清除ML](https://cutt.ly/yolov5-readme-clearml)（开源！） | 永远免费，[彗星](https://bit.ly/yolov5-readme-comet)可让您保存 YOLOv5 模型、恢复训练以及交互式可视化和调试预测 | 一键自动编译量化YOLOv5以获得更好的推理性能[所以](https://bit.ly/yolov5-deci-platform) |
......@@ -289,10 +287,10 @@ YOLOv5 被设计为超级容易上手和简单易学。我们优先考虑现实
<details>
<summary>Figure Notes</summary>
- **COCO AP 值**表示[map@0.5](mailto:mAP@0.5):0.95 指标在 5000 张图像上测得[COCO val2017](http://cocodataset.org)从 256 到 1536 的各种推理大小的数据集。
- **显卡速度**测量每张图像的平均推理时间[COCO val2017](http://cocodataset.org)数据集使用[美国销售.Excelerge](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p3/)批量大小为 32 的 V100 实例。
- **高效**数据来自[谷歌/汽车](https://github.com/google/automl)批量大小为 8。
- **复制**经过`python val.py --task study --data coco.yaml --iou 0.7 --weights yolov5n6.pt yolov5s6.pt yolov5m6.pt yolov5l6.pt yolov5x6.pt`
- **COCO AP 值**表示[map@0.5](mailto:mAP@0.5):0.95 指标在 5000 张图像上测得[COCO val2017](http://cocodataset.org)从 256 到 1536 的各种推理大小的数据集。
- **显卡速度**测量每张图像的平均推理时间[COCO val2017](http://cocodataset.org)数据集使用[美国销售.Excelerge](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p3/)批量大小为 32 的 V100 实例。
- **高效**数据来自[谷歌/汽车](https://github.com/google/automl)批量大小为 8。
- **复制**经过`python val.py --task study --data coco.yaml --iou 0.7 --weights yolov5n6.pt yolov5s6.pt yolov5m6.pt yolov5l6.pt yolov5x6.pt`
</details>
......@@ -315,10 +313,10 @@ YOLOv5 被设计为超级容易上手和简单易学。我们优先考虑现实
<details>
<summary>Table Notes</summary>
- 所有检查点都使用默认设置训练到 300 个时期。纳米和小型型号使用[hyp.scratch-low.yaml](https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/data/hyps/hyp.scratch-low.yaml)hyps，所有其他人都使用[hyp.scratch-high.yaml](https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/data/hyps/hyp.scratch-high.yaml).
- \*\*地图<sup>值</sup>\*\*值适用于单模型单尺度[COCO val2017](http://cocodataset.org)数据集。<br>重现者`python val.py --data coco.yaml --img 640 --conf 0.001 --iou 0.65`
- **速度**使用 a 对 COCO val 图像进行平均[美国销售.Excelerge](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p3/)实例。 NMS 时间 (~1 ms/img) 不包括在内。<br>重现者`python val.py --data coco.yaml --img 640 --task speed --batch 1`
- **电讯局**[测试时间增加](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/303)包括反射和尺度增强。<br>重现者`python val.py --data coco.yaml --img 1536 --iou 0.7 --augment`
- 所有检查点都使用默认设置训练到 300 个时期。纳米和小型型号使用[hyp.scratch-low.yaml](https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/data/hyps/hyp.scratch-low.yaml)hyps，所有其他人都使用[hyp.scratch-high.yaml](https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/data/hyps/hyp.scratch-high.yaml).
- **地图<sup>值</sup>**值适用于单模型单尺度[COCO val2017](http://cocodataset.org)数据集。<br>重现者`python val.py --data coco.yaml --img 640 --conf 0.001 --iou 0.65`
- **速度**使用 a 对 COCO val 图像进行平均[美国销售.Excelerge](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p3/)实例。 NMS 时间 (~1 ms/img) 不包括在内。<br>重现者`python val.py --data coco.yaml --img 640 --task speed --batch 1`
- **电讯局**[测试时间增加](https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/303)包括反射和尺度增强。<br>重现者`python val.py --data coco.yaml --img 1536 --iou 0.7 --augment`
</details>
......@@ -333,33 +331,33 @@ YOLOv5[发布 v6.2](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases)带来对分
我们使用 4xA100 实例在 ImageNet 上训练了 90 个时期的 YOLOv5-cls 分类模型，我们训练了 ResNet 和 EfficientNet 模型以及相同的默认训练设置以进行比较。我们将所有模型导出到 ONNX FP32 以进行 CPU 速度测试，并导出到 TensorRT FP16 以进行 GPU 速度测试。我们在 Google 上进行了所有速度测试[协作临](https://colab.research.google.com/signup)为了便于重现。
| 模型 | 尺寸<br><sup>（像素） | acc<br><sup>top1 | acc<br><sup>烹饪 | 训练<br><sup>90个纪元<br>4xA100（小时） | 速度<br><sup>ONNX 中央处理器<br>（小姐） | 速度<br><sup>TensorRT V100<br>（小姐） | 参数<br><sup>(男) | 失败者<br><sup>@224（二） |
| ------------------------------------------------------------------------------------------ | --------------- | ---------------- | -------------- | ------------------------------ | ----------------------------- | -------------------------------- | -------------- | ------------------- |
| [YOLOv5n-cls](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/yolov5n-cls.pt) | 224 | 64.6 | 85.4 | 7:59 | **3.3** | **0.5** | **2.5** | **0.5** |
| [YOLOv5s-cls](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/yolov5s-cls.pt) | 224 | 71.5 | 90.2 | 8:09 | 6.6 | 0.6 | 5.4 | 1.4 |
| [YOLOv5m-cls](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/yolov5m-cls.pt) | 224 | 75.9 | 92.9 | 10:06 | 15.5 | 0.9 | 12.9 | 3.9 |
| [YOLOv5l-cls](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/yolov5l-cls.pt) | 224 | 78.0 | 94.0 | 11:56 | 26.9 | 1.4 | 26.5 | 8.5 |
| [YOLOv5x-cls](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/yolov5x-cls.pt) | 224 | **79.0** | **94.4** | 15:04 | 54.3 | 1.8 | 48.1 | 15.9 |
| | | | | | | | | |
| [ResNet18](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/resnet18.pt) | 224 | 70.3 | 89.5 | **6:47** | 11.2 | 0.5 | 11.7 | 3.7 |
| [Resnetzch](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/resnet34.pt) | 224 | 73.9 | 91.8 | 8:33 | 20.6 | 0.9 | 21.8 | 7.4 |
| [ResNet50](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/resnet50.pt) | 224 | 76.8 | 93.4 | 11:10 | 23.4 | 1.0 | 25.6 | 8.5 |
| [ResNet101](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/resnet101.pt) | 224 | 78.5 | 94.3 | 17:10 | 42.1 | 1.9 | 44.5 | 15.9 |
| | | | | | | | | |
| [高效网络_b0](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/efficientnet_b0.pt) | 224 | 75.1 | 92.4 | 13:03 | 12.5 | 1.3 | 5.3 | 1.0 |
| [高效网络 b1](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/efficientnet_b1.pt) | 224 | 76.4 | 93.2 | 17:04 | 14.9 | 1.6 | 7.8 | 1.5 |
| [我们将预测](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/efficientnet_b2.pt) | 224 | 76.6 | 93.4 | 17:10 | 15.9 | 1.6 | 9.1 | 1.7 |
| [高效Netb3](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/efficientnet_b3.pt) | 224 | 77.7 | 94.0 | 19:19 | 18.9 | 1.9 | 12.2 | 2.4 |
| 模型 | 尺寸<br><sup>（像素） | acc<br><sup>top1 | acc<br><sup>烹饪 | 训练<br><sup>90个纪元<br>4xA100（小时） | 速度<br><sup>ONNX 中央处理器<br>（小姐） | 速度<br><sup>TensorRT V100<br>（小姐） | 参数<br><sup>(男) | 失败者<br><sup>@224（乙） |
| ------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------- | ---------------- | -------------- | ------------------------------ | ----------------------------- | -------------------------------- | -------------- | ------------------- |
| [YOLOv5n-cls](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/yolov5n-cls.pt) | 224 | 64.6 | 85.4 | 7:59 | **3.3** | **0.5** | **2.5** | **0.5** |
| [YOLOv5s-cls](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/yolov5s-cls.pt) | 224 | 71.5 | 90.2 | 8:09 | 6.6 | 0.6 | 5.4 | 1.4 |
| [YOLOv5m-cls](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/yolov5m-cls.pt) | 224 | 75.9 | 92.9 | 10:06 | 15.5 | 0.9 | 12.9 | 3.9 |
| [YOLOv5l-cls](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/yolov5l-cls.pt) | 224 | 78.0 | 94.0 | 11:56 | 26.9 | 1.4 | 26.5 | 8.5 |
| [YOLOv5x-cls](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/yolov5x-cls.pt) | 224 | **79.0** | **94.4** | 15:04 | 54.3 | 1.8 | 48.1 | 15.9 |
| | | | | | | | | |
| [ResNet18](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/resnet18.pt) | 224 | 70.3 | 89.5 | **6:47** | 11.2 | 0.5 | 11.7 | 3.7 |
| [Resnetzch](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/resnet34.pt) | 224 | 73.9 | 91.8 | 8:33 | 20.6 | 0.9 | 21.8 | 7.4 |
| [ResNet50](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/resnet50.pt) | 224 | 76.8 | 93.4 | 11:10 | 23.4 | 1.0 | 25.6 | 8.5 |
| [ResNet101](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/resnet101.pt) | 224 | 78.5 | 94.3 | 17:10 | 42.1 | 1.9 | 44.5 | 15.9 |
| | | | | | | | | |
| [高效网络\_b0](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/efficientnet_b0.pt) | 224 | 75.1 | 92.4 | 13:03 | 12.5 | 1.3 | 5.3 | 1.0 |
| [高效网络 b1](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/efficientnet_b1.pt) | 224 | 76.4 | 93.2 | 17:04 | 14.9 | 1.6 | 7.8 | 1.5 |
| [我们将预测](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/efficientnet_b2.pt) | 224 | 76.6 | 93.4 | 17:10 | 15.9 | 1.6 | 9.1 | 1.7 |
| [高效Netb3](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.2/efficientnet_b3.pt) | 224 | 77.7 | 94.0 | 19:19 | 18.9 | 1.9 | 12.2 | 2.4 |
<details>
<summary>Table Notes (click to expand)</summary>
- 使用 SGD 优化器将所有检查点训练到 90 个时期`lr0=0.001`和`weight_decay=5e-5`在图像大小 224 和所有默认设置。<br>运行记录到[HTTPS://玩豆瓣.爱/Glenn-就ocher/yo lo V5-classifier-V6-2](https://wandb.ai/glenn-jocher/YOLOv5-Classifier-v6-2)
- **准确性**值适用于单模型单尺度[ImageNet-1k](https://www.image-net.org/index.php)数据集。<br>重现者`python classify/val.py --data ../datasets/imagenet --img 224`
- **速度**使用谷歌平均超过 100 个推理图像[协作临](https://colab.research.google.com/signup)V100 高 RAM 实例。<br>重现者`python classify/val.py --data ../datasets/imagenet --img 224 --batch 1`
- **出口**到 FP32 的 ONNX 和 FP16 的 TensorRT 完成`export.py`.<br>重现者`python export.py --weights yolov5s-cls.pt --include engine onnx --imgsz 224`
</details>
</details>
- 使用 SGD 优化器将所有检查点训练到 90 个时期`lr0=0.001`和`weight_decay=5e-5`在图像大小 224 和所有默认设置。<br>运行记录到[HTTPS://玩豆瓣.爱/Glenn-就ocher/yo lo V5-classifier-V6-2](https://wandb.ai/glenn-jocher/YOLOv5-Classifier-v6-2)
- **准确性**值适用于单模型单尺度[ImageNet-1k](https://www.image-net.org/index.php)数据集。<br>重现者`python classify/val.py --data ../datasets/imagenet --img 224`
- **速度**使用谷歌平均超过 100 个推理图像[协作临](https://colab.research.google.com/signup)V100 高 RAM 实例。<br>重现者`python classify/val.py --data ../datasets/imagenet --img 224 --batch 1`
- **出口**到 FP32 的 ONNX 和 FP16 的 TensorRT 完成`export.py`.<br>重现者`python export.py --weights yolov5s-cls.pt --include engine onnx --imgsz 224`
</details>
</details>
<details>
<summary>Classification Usage Examples &nbsp;<a href="https://colab.research.google.com/github/ultralytics/yolov5/blob/master/classify/tutorial.ipynb"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"></a></summary>
......@@ -394,9 +392,7 @@ python classify/predict.py --weights yolov5s-cls.pt --data data/images/bus.jpg
```
```python
model = torch.hub.load(
"ultralytics/yolov5", "custom", "yolov5s-cls.pt"
) # load from PyTorch Hub
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', 'yolov5s-cls.pt') # load from PyTorch Hub
```
### 出口
......@@ -433,6 +429,13 @@ python export.py --weights yolov5s-cls.pt resnet50.pt efficientnet_b0.pt --inclu
<img src="https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/logo-gcp-small.png" width="10%" /></a>
</div>
## <div align="center">应用程序</div>
在您的 iOS 或 Android 设备上运行 YOLOv5 模型[Ultralytics 应用程序](https://ultralytics.com/app_install)!
<a align="center" href="https://ultralytics.com/app_install" target="_blank">
<img width="100%" alt="Ultralytics mobile app" src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/202829285-39367043-292a-41eb-bb76-c3e74f38e38e.png">
## <div align="center">贡献</div>
我们喜欢您的意见！我们希望尽可能简单和透明地为 YOLOv5 做出贡献。请看我们的[投稿指南](CONTRIBUTING.md)开始，并填写[YOLOv5调查](https://ultralytics.com/survey?utm_source=github&utm_medium=social&utm_campaign=Survey)向我们发送您的体验反馈。感谢我们所有的贡献者！
......@@ -445,8 +448,8 @@ python export.py --weights yolov5s-cls.pt resnet50.pt efficientnet_b0.pt --inclu
YOLOv5 在两种不同的许可下可用：
- **GPL-3.0 许可证**： 看[执照](https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/LICENSE)文件的详细信息。
- **企业执照**：在没有 GPL-3.0 开源要求的情况下为商业产品开发提供更大的灵活性。典型用例是将 Ultralytics 软件和 AI 模型嵌入到商业产品和应用程序中。在以下位置申请企业许可证[Ultralytics 许可](https://ultralytics.com/license).
- **GPL-3.0 许可证**： 看[执照](https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/LICENSE)文件的详细信息。
- **企业执照**：在没有 GPL-3.0 开源要求的情况下为商业产品开发提供更大的灵活性。典型用例是将 Ultralytics 软件和 AI 模型嵌入到商业产品和应用程序中。在以下位置申请企业许可证[Ultralytics 许可](https://ultralytics.com/license).
## <div align="center">接触</div>
......
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