打包的ultralytics/yolov5

点安装yolo5

概述

您终于可以使用pip安装YOLOv5 对象检测器并轻松集成到您的项目中。

安装

• 使用 pip 安装 yolov5 (for Python >=3.7)：

pip install yolo5

• 使用 pip 安装 yolov5 (for Python 3.6)：

pip install "numpy>=1.18.5,<1.20" "matplotlib>=3.2.2,<4"
pip install yolov5

基本用法

import yolov5

# model
model = yolov5.load('yolov5s')

# image
img = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# inference
results = model(img)

# inference with larger input size
results = model(img, size=1280)

# inference with test time augmentation
results = model(img, augment=True)

# show results
results.show()

# save results
results.save(save_dir='results/')

替代用法

from yolov5 import YOLOv5

# set model params
model_path = "yolov5/weights/yolov5s.pt" # it automatically downloads yolov5s model to given path
device = "cuda" # or "cpu"

# init yolov5 model
yolov5 = YOLOv5(model_path, device)

# load images
image1 = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'
image2 = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/data/images/bus.jpg'

# perform inference
results = yolov5.predict(image1)

# perform inference with larger input size
results = yolov5.predict(image1, size=1280)

# perform inference with test time augmentation
results = yolov5.predict(image1, augment=True)

# perform inference on multiple images
results = yolov5.predict([image1, image2], size=1280, augment=True)

# show detection bounding boxes on image
results.show()

# save results into "results/" folder
results.save(save_dir='results/')

脚本

安装包后可以调用 yolo_train、yolo_detect 和 yolo_test 命令pip：

训练

运行以下命令以在COCO数据集上重现结果（数据集在首次使用时自动下载）。YOLOv5s/m/l/x 的训练时间在单个 V100 上为 2/4/6/8 天（多 GPU 速度快几倍）。使用--batch-sizeGPU 允许的最大容量（显示 16 GB 设备的批量大小）。

$ yolo_train --data coco.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights '' --batch-size 64
                                    yolov5m                                40
                                    yolov5l                                24
                                    yolov5x                                16

推理

yolo_detect 命令在各种来源上运行推理，自动从最新的 YOLOv5 版本下载模型并将结果保存到runs/detect.

$ yolo_detect --source 0  # webcam
                       file.jpg  # image
                       file.mp4  # video
                       path/  # directory
                       path/*.jpg  # glob
                       rtsp://170.93.143.139/rtplive/470011e600ef003a004ee33696235daa  # rtsp stream
                       rtmp://192.168.1.105/live/test  # rtmp stream
                       http://112.50.243.8/PLTV/88888888/224/3221225900/1.m3u8  # http stream

要在示例图像上运行推理yolov5/data/images：

$ yolo_detect --source yolov5/data/images --weights yolov5s.pt --conf 0.25

地位

为Windows/Linux/MacOSwith的最新提交构建Python3.6/3.7/3.8：

训练/检测/测试脚本的状态：