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yolov5
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b0814c95
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b0814c95
authored
6月 27, 2022
作者:
Zhiqiang Wang
提交者:
GitHub
6月 27, 2022
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和
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+19
-19
README_cn.md
.github/README_cn.md
+19
-19
没有找到文件。
.github/README_cn.md
浏览文件 @
b0814c95
...
...
@@ -60,7 +60,7 @@ YOLOv5🚀是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系
## <div align="center">文件</div>
请参阅
[
YOLOv5 Docs
](
https://docs.ultralytics.com
)
,了解有关
培训
、测试和部署的完整文件。
请参阅
[
YOLOv5 Docs
](
https://docs.ultralytics.com
)
,了解有关
训练
、测试和部署的完整文件。
## <div align="center">快速开始案例</div>
...
...
@@ -77,9 +77,9 @@ pip install -r requirements.txt # 安装
</details>
<details
open
>
<summary>
推
断
</summary>
<summary>
推
理
</summary>
YOLOv5
[
PyTorch Hub
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/36
)
推
断
.
[
模型
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/master/models
)
自动从最新YOLOv5
[
版本
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases
)
下载。
YOLOv5
[
PyTorch Hub
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/36
)
推
理
.
[
模型
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/master/models
)
自动从最新YOLOv5
[
版本
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases
)
下载。
```
python
import
torch
...
...
@@ -90,7 +90,7 @@ model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # or yolov5n - yolov5x6
# 图像
img
=
'https://ultralytics.com/images/zidane.jpg'
# or file, Path, PIL, OpenCV, numpy, list
# 推
论
# 推
理
results
=
model
(
img
)
# 结果
...
...
@@ -100,9 +100,9 @@ results.print() # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.
</details>
<details>
<summary>
用 detect.py 进行推
断
</summary>
<summary>
用 detect.py 进行推
理
</summary>
`detect.py`
在各种
资源上运行推理, 从最新的YOLOv5
[
版本
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases
)
中自动下载
[
模型
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/master/models
)
并保存结果来运行/检测
。
`detect.py`
在各种
数据源上运行推理, 其会从最新的 YOLOv5
[
版本
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases
)
中自动下载
[
模型
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/master/models
)
并将检测结果保存到
`runs/detect`
目录
。
```
bash
python detect.py
--source
0
# 网络摄像头
...
...
@@ -119,8 +119,8 @@ python detect.py --source 0 # 网络摄像头
<details>
<summary>
训练
</summary>
以下指令再现了YOLOv5
[
COCO
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/data/scripts/get_coco.sh
)
数据集结果.
[
模型
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/master/models
)
和
[
数据集
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/master/data
)
自动从最新的YOLOv5
[
版本
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases
)
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
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/5092
)
. 批量大小显示为
V100-16GB。
以下指令再现了
YOLOv5
[
COCO
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/data/scripts/get_coco.sh
)
数据集结果.
[
模型
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/master/models
)
和
[
数据集
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/master/data
)
自动从最新的YOLOv5
[
版本
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases
)
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
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/5092
)
. 批量大小显示为
V100-16GB。
```
bash
python train.py
--data
coco.yaml
--cfg
yolov5n.yaml
--weights
''
--batch-size
128
...
...
@@ -139,13 +139,13 @@ python train.py --data coco.yaml --cfg yolov5n.yaml --weights '' --batch-size 12
-
[
训练自定义数据
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data
)
🚀 推荐
-
[
获得最佳训练效果的技巧
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Tips-for-Best-Training-Results
)
☘️ 推荐
-
[
Weights & Biases 登陆
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/1289
)
🌟 新
-
[
使用 Weights & Biases 记录实验
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/1289
)
🌟 新
-
[
Roboflow:数据集、标签和主动学习
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/4975
)
🌟 新
-
[
多GPU训练
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/475
)
-
[
PyTorch Hub
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/36
)
⭐ 新
-
[
TFLite, ONNX, CoreML, TensorRT 导出
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/251
)
🚀
-
[
测试时数据增强 (TTA)
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/303
)
-
[
模型
组合
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/318
)
-
[
模型
集成
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/318
)
-
[
模型剪枝/稀疏性
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/304
)
-
[
超参数进化
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/607
)
-
[
带有冻结层的迁移学习
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/1314
)
⭐ 新
...
...
@@ -175,7 +175,7 @@ python train.py --data coco.yaml --cfg yolov5n.yaml --weights '' --batch-size 12
</a>
</div>
## <div align="center">
一体化
</div>
## <div align="center">
如何与第三方集成
</div>
<div
align=
"center"
>
<a
href=
"https://wandb.ai/site?utm_campaign=repo_yolo_readme"
>
...
...
@@ -199,7 +199,7 @@ We are super excited about our first-ever Ultralytics YOLOv5 🚀 EXPORT Competi
<img width="850" src="https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/banner-export-competition.png"></a>
</p>
-->
## <div align="center">为什么
是
YOLOv5</div>
## <div align="center">为什么
选择
YOLOv5</div>
<p align="left"><img width="800" src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/155040763-93c22a27-347c-4e3c-847a-8094621d3f4e.png"></p>
<details>
...
...
@@ -212,8 +212,8 @@ We are super excited about our first-ever Ultralytics YOLOv5 🚀 EXPORT Competi
-
**COCO AP val**
表示 mAP@0.5:0.95 在5000张图像的
[
COCO val2017
](
http://cocodataset.org
)
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
](
http://cocodataset.org
)
数据集上使用
[
AWS p3.2xlarge
](
https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p3/
)
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
](
https://github.com/google/automl
)
,批量大小为 8。
-
**重制**
于
`python val.py --task study --data coco.yaml --iou 0.7 --weights yolov5n6.pt yolov5s6.pt yolov5m6.pt yolov5l6.pt yolov5x6.pt`
-
**EfficientDet**
数据来自
[
google/automl
](
https://github.com/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`
</details>
...
...
@@ -238,22 +238,22 @@ We are super excited about our first-ever Ultralytics YOLOv5 🚀 EXPORT Competi
-
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
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/data/hyps/hyp.scratch-low.yaml
)
hyps, 其他模型使用
[
hyp.scratch-high.yaml
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/data/hyps/hyp.scratch-high.yaml
)
.
-
**mAP<sup>val</sup>**
值是
[
COCO val2017
](
http://cocodataset.org
)
数据集上的单模型单尺度的值。
<br>
重制于
`python val.py --data coco.yaml --img 640 --conf 0.001 --iou 0.65`
<br>
复现方法:
`python val.py --data coco.yaml --img 640 --conf 0.001 --iou 0.65`
-
使用
[
AWS p3.2xlarge
](
https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p3/
)
实例对COCO val图像的平均速度。不包括NMS时间(~1 ms/img)
<br>
重制于
`python val.py --data coco.yaml --img 640 --task speed --batch 1`
<br>
复现方法:
`python val.py --data coco.yaml --img 640 --task speed --batch 1`
-
**TTA**
[
测试时数据增强
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/303
)
包括反射和比例增强.
<br>
重制于
`python val.py --data coco.yaml --img 1536 --iou 0.7 --augment`
<br>
复现方法:
`python val.py --data coco.yaml --img 1536 --iou 0.7 --augment`
</details>
## <div align="center">贡献</div>
我们重视您的意见! 我们希望
大家对YOLOv5的贡献尽可能的简单和透明
。开始之前请先点击并查看我们的
[
贡献指南
](
CONTRIBUTING.md
)
,填写
[
YOLOv5调查问卷
](
https://ultralytics.com/survey?utm_source=github&utm_medium=social&utm_campaign=Survey
)
来向我们发送您的经验反馈。真诚感谢我们所有的贡献者!
我们重视您的意见! 我们希望
给大家提供尽可能的简单和透明的方式对 YOLOv5 做出贡献
。开始之前请先点击并查看我们的
[
贡献指南
](
CONTRIBUTING.md
)
,填写
[
YOLOv5调查问卷
](
https://ultralytics.com/survey?utm_source=github&utm_medium=social&utm_campaign=Survey
)
来向我们发送您的经验反馈。真诚感谢我们所有的贡献者!
<a href="https://github.com/ultralytics/yolov5/graphs/contributors"><img src="https://opencollective.com/ultralytics/contributors.svg?width=990" /></a>
## <div align="center">联系</div>
关于YOLOv5的漏洞和功能问题,请访问
[
GitHub Issues
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues
)
。
业务
咨询或技术支持服务请访问
[
https://ultralytics.com/contact
](
https://ultralytics.com/contact
)
。
关于YOLOv5的漏洞和功能问题,请访问
[
GitHub Issues
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues
)
。
商业
咨询或技术支持服务请访问
[
https://ultralytics.com/contact
](
https://ultralytics.com/contact
)
。
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