YOLO Magic - 强化YOLOv5的视觉任务框架

news2024/10/5 21:13:59

YOLO Magic🚀 - 强化YOLOv5的视觉任务框架

在这里插入图片描述

YOLO Magic🪄是一个基于Ultralytics YOLOv5 v7.0 版本的扩展，旨在为视觉任务提供更强大的功能和更简单的操作。它在YOLOv5的基础上引入了丰富的网络模块，并提供了直观易用的Web操作界面，旨在为新手和专业用户提供更大的便利和灵活性。

项目地址：https://github.com/WangQvQ/Yolov5_Magic

主要特性

1. 强大的网络模块扩展

YOLO Magic🪄引入了一系列强大的网络模块，旨在扩展YOLOv5的功能，并为用户提供更多的选择和可能性：

空间金字塔模块：包括SPP、SPPF、ASPP、SPPCSPC、SPPFCSPC等，这些模块旨在在不同的空间尺度上捕获目标，并增强模型的视觉感知能力。
特征融合结构：我们提供了多样化的特征融合结构，如FPN、PAN、BIFPN等，这些结构旨在有效地融合来自不同层级的特征信息，从而提高模型的目标检测和定位性能。
新型骨干网络：YOLO Magic🚀支持多种预训练的骨干网络，包括EfficientNet、ShuffleNet等，这些骨干网络提供了额外的选择，以提高模型的性能和效率。
丰富的注意力机制：我们提供多种注意力机制，这些机制可以轻松嵌入到您的模型中，以增强对目标的关注度，并提升模型的检测性能。

2. 简单易用的Web操作页面

YOLO Magic🚀通过直观的Web操作页面，大大简化了模型推理过程，无需繁琐的命令行操作，您可以轻松完成以下任务：

图片推理：只需进行简单的拖放和配置，即可执行图片推理和目标检测。您可以自由调整置信度、阈值，上传图像并截取感兴趣的区域。
视频推理：TODO

在这里插入图片描述

为什么选择YOLO Magic🚀

更强大的性能：引入了先进的网络模块，提升了模型的性能和准确性。
更简单的操作：Web界面使操作更加直观和友好，即使是初学者也能快速上手。
可定制性：支持各种自定义配置，满足不同场景和任务的需求。
社区支持：YOLO Magic🚀拥有一个活跃的社区，提供丰富的教程和资源，帮助用户充分利用这一强大的工具。

快速开始

你可以通过以下步骤快速开始使用YOLO Magic🚀：

安装

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # 克隆仓库
cd yolov5
pip install -r requirements.txt  # 安装环境

detect.py 推理

detect.py 在各种数据源上运行推理, 其会从最新的 YOLOv5 版本中自动下载模型并将检测结果保存到 runs/detect 目录。

python detect.py --source 0  # 摄像头
                          img.jpg  # 图像
                          vid.mp4  # 视频
                          path/  # 文件夹
                          'path/*.jpg'  # glob
                          'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc'  # YouTube
                          'rtsp://example.com/media.mp4'  # RTSP, RTMP, HTTP

Web 页面推理

使用 Gradio 搭建的页面启动一个 Web 页面快速启动

python detect_web.py

训练

以下指令再现了 YOLOv5 COCO 数据集结果. 模型和数据集自动从最新的YOLOv5 版本中下载。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. 批量大小显示为 V100-16GB。

python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5n.yaml  --batch-size 128
                                                                 yolov5s                    64
                                                                 yolov5m                    40
                                                                 yolov5l                    24
                                                                 yolov5x                    16

验证

使用 val.py 对你的模型实现验证。

python val.py --weights yolov5s.pt --task test
					  val

贡献

我们欢迎开发者和研究者一起贡献代码，共同改进YOLO Magic🚀。

如果你有任何问题或建议，欢迎你提出issue。我们的社区成员将很高兴地为你提供帮助和支持。

许可证

本项目的代码和文档现在采用 GNU Affero General Public License 3.0（AGPL-3.0）许可证。详细的许可证内容请参阅附带的 LICENSE 文件。

这意味着，任何使用、修改和重新分发本项目的用户必须在提供该项目的网络服务时，公开源代码。请详细阅读许可证以了解更多信息。

无论你是一个新手还是一个经验丰富的视觉任务研究者，YOLO Magic🚀都将为你提供一个强大、易用的工具，助力你在计算机视觉领域取得成功。

探索视觉任务的新境界，尽在YOLO Magic🚀。 🌟👁️

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1015708.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！