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yolov5
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b20e3814
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提交
b20e3814
authored
9月 30, 2021
作者:
Glenn Jocher
提交者:
GitHub
9月 30, 2021
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+5
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浏览文件 @
b20e3814
...
...
@@ -245,17 +245,15 @@ We are super excited about our first-ever Ultralytics YOLOv5 🚀 EXPORT Competi
<details>
<summary>
Table Notes (click to expand)
</summary>
*
All checkpoints are trained to 300 epochs with default settings and hyperparameters.
*
AP
<sup>
test
</sup>
denotes COCO
[
test-dev2017
](
http://cocodataset.org/#upload
)
server results, all other AP results
denote val2017 accuracy.
*
AP values are for single-model single-scale unless otherwise noted.
**Reproduce mAP**
by
`python val.py --data coco.yaml --img 640 --conf 0.001 --iou 0.65`
*
Speed
<sub>
GPU
</sub>
averaged over 5000 COCO val2017 images using a
*
**mAP**
values are for single-model single-scale unless otherwise noted.
<br>
**Reproduce**
by
`python val.py --data coco.yaml --img 640 --conf 0.001 --iou 0.65`
*
**Speed**
averaged over 5000 COCO val2017 images using a
GCP
[
n1-standard-16
](
https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types#n1_standard_machine_types
)
V100 instance, and
includes FP16 inference, postprocessing and NMS.
**Reproduce speed
**
includes FP16 inference, postprocessing and NMS.
<br>
**Reproduce
**
by
`python val.py --data coco.yaml --img 640 --conf 0.25 --iou 0.45 --half`
*
All checkpoints are trained to 300 epochs with default settings and hyperparameters (no autoaugmentation).
*
Test Time Augmentation (
[
TTA
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/303
)
) includes reflection and scale
augmentation.
**Reproduce TTA**
by
`python val.py --data coco.yaml --img 1536 --iou 0.7 --augment`
*
**TTA**
[
Test Time Augmentation
](
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/303
)
includes reflection and scale.
<br>
**Reproduce**
by
`python val.py --data coco.yaml --img 1536 --iou 0.7 --augment`
</details>
...
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