一文让你搞懂用PyTorch实现的YOLO v5!

2020 年 8 月 10 日 CVer

YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型,YOLO 家族一直有着旺盛的生命力,从YOLO V1一直到“V5”,如今已经延续五代,凭借着不断的创新和完善,一直被计算机视觉工程师作为对象检测的首选框架之一。


目前,YOLO V4还没有退热,YOLO V5已经发布!间隔发布时间还不到50天。而这一次的YOLO V5是完全基于PyTorch实现的!所以它受益于已建立的PyTorch生态系统;支持更简单,部署更容易。


YOLO V5在中国国内街景监控上的实测,包含了YOLO V5 s/m/l/x四种不同权重:

测试视频来自B站@才疏学浅的小白


作为一个更广为人知的研究框架,在YOLO V5上进行迭代可能更容易。我们来看一下YOLO V5的优势:

  1. 这是YOLO系列中第一个使用PyTorch;

  2. YOLO V5极快,每个图像的推理时间快至0.007秒,每秒140帧(FPS);

  3. YOLO V5十分准确,全面的性能改进而又不损失准确性;

  4. YOLO V5很小,权重文件为27兆字节,可以更轻松地部署到嵌入式设备。


YOLOV5都会通过数据加载器传递每一批训练数据,并同时增强训练数据。数据加载器进行三种数据增强:缩放,色彩空间调整和马赛克增强。


那么,YOLO V5和之前的系列有何区别?YOLO V5的核心模块又有哪些?

本号强烈推荐你参加《YOLO V5专题实战训练营》,开课吧人工智能高级导师给你拆解YOLO系列,并且带你掌握YOLO V2,V3,V4,V5中检测头与anchor的尝试与改进。内容不错,推荐给你们。


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本次训练营,老师将从理论解读到代码实践,聚焦YOLO系列算法知识与面试宝典。不断学习是每一个工程师的核心能力,训练营助力你的成长。


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  2. 掌握YOLO系列算法的设计思路:决策层的设计

  3. 掌握多尺度在检测网络全流程的使用

  4. 掌握训练YOLO的损失函数

  5. 掌握检测类算法的设计思路

  6. 掌握YOLO V2,V3,V4,V5中检测头与anchor的尝试与改进

  7. 掌握面试宝典YOLO V4,V5之Backbone,Neck,Head


02 【训练营】都适合谁?


如果你是以上人群,那么这次训练营十分适合你。掌握YOLO V5基本知识,循序渐进的学会决策层设计!快速实现升职加薪!


03 【训练营】里都讲啥?


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课程老师


课程大纲:


04 【训练营】有哪些特色?


课程特色


上课形式

在线直播课程教学


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奖学金政策:

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本次训练营开课时间(8月12/13/14日  19:30),希望各位同学报名后:


  • 能提前预留好时间,准时参加直播学习;

  • 结合自身情况,提前整理好工作或就业中遇到的问题,确保自己能充分利用这次宝贵的答疑时间;

  • 可提前和小助理咨询相关学习资料进行预习,确保自己能充分汲取老师所授技术点,并能应用到实际业务中。


最后,希望能和大家开启一段充实的学习历程,愿大家都能突破职场瓶颈,提升竞争力。

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