YOLOV5 和 Yolov5s各个版本的 发展史、论文、各个版本代码资源分享合集 !!!

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2020年2月份YOLO之父Joseph Redmon宣布退出计算机视觉的研究的时候,很多人都以为目标检测神器YOLO系列就此终结。

没想到的是, 2020年4月份曾经参与YOLO项目维护Alexey Bochkovskiy带着论文《Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》和代码在Github上重磅开源!YOLOv4正式发布!

令我们更没想到的是!!!2020年6月份,短短两个月!Ultralytics LLC 公司的创始人兼 CEO Glenn Jocher 在 GitHub 上发布了 YOLOv5 的一个开源实现,标志着YOLOv5的到来!!

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Ultralytics LLC是一家在2014年,总部位于华盛顿的初创公司,专门从事人工智能、机器视觉和粒子物理应用,公司目前只有5~10个人。

但是YOLOv5的命名发布却引起了巨大的争议。在YOLOv5在Github发布开源后,就有人在Issues里面直接斥责不应该命名为YOLOv5。

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而在YOLO之父Jeseph Redmon的Github官网上只承认了YOLOv4以及缩放版的Scaled_YOLOv4,并没有将YOLOv5列入其中,也就是说YOLOv5并没有得到官方的认可

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并且YOLOv4的创始人Alexey也在Issues上面就YOLOv5的模型比YOLOv4小、速度更快对YOLOv5也做出了驳斥。在模型大小方面,YOLOv5比较的是:Microsoft COCO 上 26–36% AP 的准确度非常低的 Ultralytics 版小 YOLOv5 (27 MB)与在 Microsoft COCO 上 41-43% AP 的准确度非常高的大 YOLOv4(245MB)。

在速度方面,YOLOv5他们比较的是非常小且准确度低很多的 ultralytics-YOLOv5 与非常准确且较大的 YOLOv4 的速度。不仅如此,YOLOv5没有提供它所比较使用的版本、设置多大的的batch数、使用怎样的训练、测试方案等。

对于YOLOv5的命名发布这么大的争议的原因是:Ultralytics公司在开源YOLOv5的代码时, 未发布经过同行评议的 YOLOv5 论文。而YOLOv4的开源时,论文得到了发表并且经过了同行评议,技术升级且效果不错,得到了计算机视觉社区的接受和认可。

也就是说YOLOv4的创作团队将v4的来龙去脉说清楚了,有视频也有文章,YOLO之父原作者也很认可。而YOLOv5的ultralytics公司团队完全不提原作,即使这是一个开源的项目,对于他们的公司会有利益。

而在面对这些争议的一段时间之后,ultralytics公司团队在Roboflow 博客:https://blog.roboflow.com/yolov5-is-here/也做出l了正面的相应的回应和改进。

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而且在这边回应争论的博客中,也系统从环境配置、数据的建立、训练、推理、评估、模型大小各个方面详细的比较了YOLOv5和YOLOv4,详细的可以在社区中查看。

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我们可以从Roboflow博客中可以看出YOLOv5是YOLO 家族中首次使用 PyTorch 而不是  Darknet 编写模型的本地版本,Darknet版本的YOLO配置更加复杂,不适合生产环境。

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而基于Pytorch实现的YOLOv5,它受益于已建立的 PyTorch 生态系统,支持更简单,部署更容易,模型参数更少,并且支持转ONNX以及CoreML等,方便用户在移动端、嵌入式设备等部署,遗憾的是YOLOv5论文可能由于公司利益原因并未发布

我们再看看YOLOv5的Github官网,以及YOLOv5发布的4个版本:

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在COCO数据集比较下,YOLOv5s的推理速度可以达到140FPS,其他版本的推理速度也比谷歌2018年推出的EfficientDet,更快,准确度更小。

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在后台回复关键字:项目实战,即可获取YOLOv5源代码,后期提供相应的训练测试教程。

YOLOv5Github地址:https://github.com/ultralytics/yolov5

博客地址:https://blog.roboflow.com/yolov5-is-here/

往期精彩分享:

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好啦,这期YOLOv5的分享到此结束了,觉得还不错的话,可以点赞、在看、收藏一波哦~

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