One-YOLOv5 v1.2.0发布:支持分类、检测、实例分割 全球微速讯

One-YOLOv5 v1.2.0正式发布。完整更新列表请查看链接:https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/releases/tag/v1.2.0,欢迎体验新版本,期待你的反馈。

1


(资料图)

新版本特性

1. 同步了Ultralytics YOLOv5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flask_rest_api

3. 支持使用 wandb 对实验跟踪和可视化功能 

4. oneflow_hub_support_pilimage 

5.为每个batch的compute_loss部分减少一次h2d和cpu slice_update操作 

6. 优化 bbox_iou 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YOLOv5s,时间减少11个小时,速度提升20%)

7. 兼容FlowFlops,训练时可以展示模型的FLOPs 

(基于 Flowflops 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(bounding 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。

2

快速开始

安装

在Python>=3.7.0的环境中克隆版本仓并安装 requirements.txt,包括 OneFlow nightly 或者 oneflow>=0.9.0 。

git clone https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5  # 克隆cd one-yolov5pip install -r requirements.txt # 安装

检测模型训练示例:

https://start.oneflow.org/oneflow-yolo-doc/tutorials/03_chapter/quick_start.html#_4

分割和分类模型训练示例:

https://start.oneflow.org/oneflow-yolo-doc/tutorials/03_chapter/model_train.html

3

在COCO上的精度表现

yolov5s-default

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

yolov5s-seg

OneFlow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

4

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fp32python \ train.py \ --batch-size 8 \ --data coco.yaml \ --weights " " \ --cfg models/yolov5s.yaml \ --img 640 \ --epochs 1 \export NVIDIA_TF32_OVERRIDE=0 # 使用fp32python segment/train.py \ --data coco.yaml \ --weights " " \ --cfg models/segment/yolov5s-seg.yaml \ --img 640 \ --epochs 1 \ --batch-size 8

5bug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dynamic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:https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/releases/download/v1.2.0_/openmmlab.pptx

3. 模型导出onnx时,出现 /tmp/oneflow_model322 类似报错。 OneFlow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(https://start.oneflow.org/oneflow-yolo-doc/tutorials/03_chapter/intro_to_wandb.html)

5. CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置放在import oneflow之后会失败,导致device选择失败,可以通过export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 手动控制。

6. autobatch功能 OneFlow缺少memory_reserved API,我们会尽快补齐,现在需要先手动指定下batch_size。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

继续提升One-YOLOv5单卡模式的训练速度

解决目前训练时显存比Ultralytics偏大的问题

CPU模式下支持ONNX模型的导出

OneFlow研发的amp train目前已经开发完成正在测试中,下个版本将合并进main分支

autobatch功能

常用预训练模型下载列表

其他人都在看

GPT-3/ChatGPT复现的经验教训

超越ChatGPT:大模型的智能极限

YOLOv5解析教程:计算mAP用到的Numpy函数

ChatGPT作者Schulman:我们成功的秘密武器

比快更快,开源Stable Diffusion刷新作图速度

OneEmbedding:单卡训练TB级推荐模型不是梦

GLM训练加速:性能最高提升3倍,显存节省1/3

欢迎Star、试用OneFlow新版本:GitHub - Oneflow-Inc/oneflow: OneFlow is a deep learning framework designed to be user-friendly, scalable and efficient.OneFlow is a deep learning framework designed to be user-friendly, scalable and efficient. - GitHub - Oneflow-Inc/oneflow: OneFlow is a deep learning framework designed to be user-friendly, scalable and efficient.https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/

推荐DIY文章
简单几步解决电脑每次开机就蓝屏的问题 记住系统文件被替换也会蓝屏
装系统的步骤是怎样的 如果是没有系统的电脑用U盘安装比较普遍 看点
win7系统程序未响应假死机怎么办 推荐用注册表编辑器修改 今日快看
当前快报:Windows10系统清除qq个人文件夹的技巧 很长时间没有清理QQ文件夹会怎样
XP系统提示“应用程序正常初始化(0xc0000135)失败” 该问题具体解决方法讲解
win7旗舰版系统下载官方msdn原版 如果达到99%就停止了该怎么处理
精彩新闻

超前放送