点击上方“CVer”,选择加"星标"或“置顶”
重磅干货,第一时间送达
前言
4月24日,YOLOv4来了!
5月30日,"YOLOv5"来了!
这里的 "YOLOv5" 是带有引号的,因为 Amusi 认为网上刚出来的这个版本并称不上YOLOv5。这也是为什么标题为:大神没交棒,但YOLOv5来了!
YOLO原项目darknet(官方)截止2020年5月31日,并没有更新添加这个"YOLOv5"的链接。最新的一次update还是上个月YOLOv4重磅出炉的那次,官方正式添加了YOLOv4项目链接。
关于YOLOv4,Amusi 认为那是真正的YOLOv4,也是YOLO系列的真正接班人。关于YOLOv4详细内容,可见:大神接棒,YOLOv4来了
大神没交棒,YOLOv5来了!
先申明,Amusi 没有刻意针对"YOLOv5"这个项目团队,也没有否认该项目的意义和贡献。而是针对YOLOv5这个名字,个人觉得很不ok,很不ok。
项目链接:https://github.com/ultralytics/yolov5
先简单介绍一下"YOLOv5"的来历。
"YOLOv5"的项目团队是Ultralytics LLC 公司,很多人应该没有听过这家公司。但提到他们公司的一个项目,很多人应该就知道了,因为不少同学用过。那就是基于PyTorch复现的YOLOv3,按目前github上star数来看,应该是基于PyTorch复现YOLOv3中的排名第一。Amusi 之前还分享过此项目,详见:YOLOv3最全复现代码合集(含PyTorch/TensorFlow和Keras等)
https://github.com/ultralytics/yolov3
他们复现的YOLOv3版而且还有APP版本
YOLOv3 in PyTorch > ONNX > CoreML > iOS

其实这个公司团队在YOLOv3上花的功夫蛮多的,不仅有APP版,还对YOLOv3进行了改进,官方介绍的性能效果可以说相当炸裂!另外项目维护的也很牛逼,star数已达4.7 k,commits 都快逼近2500次!

可见Ultralytics LLC 公司在YOLO社区上的贡献还是有一定影响力的,这也是为什么他们刚推出"YOLOv5",就得到不少人的关注。
据官方称:"YOLOv5" 实际上还处于开发的阶段,预计2020年第2季度/第3季度将全部开发完成。目前放出来的版本,是集成了YOLOv3-SPP和YOLOv4部分特性。
关于项目的更新说明,详见此图
那么"YOLOv5"的性能有多强呢,Ultralytics LLC给出的数据如下:
这里说一下,YOLOv5-x的性能已经达到:47.2 AP / 63 FPS,但项目说是在 image size = 736的情况下测得,所以从目前数据,是无法判断"YOLOv5"和 YOLOv4的性能究竟哪个更好(有意思的是,官方也没有给出)。下次Amusi 会实测一下这个版本的"YOLOv5" 和 YOLOv4性能,做一个比较。
Ultralytics LLC目前已经给出"YOLOv5"的代码、模型、训练/测试脚本
python train.py --data coco.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights '' --batch-size 16
Ultralytics LLC并没有给出"YOLOv5"的算法介绍(论文、博客其实都没有看到),感兴趣的同学只能通过代码查看"YOLOv5"的特性。只能说现在版本的"YOLOv5"集成了YOLOv3-SPP和YOLOv4的部分特性等。
侃侃
虽然现在没有给出算法介绍,但仅从给出的性能数据看起来"YOLOv5"还是不错的。不过 Amusi 认为起名"YOLOv5"实属不应该。
1. 起码要和YOLO之父Joe Redmon通知一声,经过他同意(官方项目没有更新,Amusi猜测起码没有得到认可)
2. 任何人都有起名的权利,但YOLO系列太知名了,Ultralytics LLC本身也作为YOLO社区的贡献者,应该很清楚这一点。项目很强,但YOLOv5
Amusi 不认可该项目命名为"YOLOv5"这个名字,但对开源的精神点赞,希望项目继续更新,造福更多的YOLO玩家。
CVer-目标检测 交流群已成立
扫码添加CVer助手,可申请加入CVer-目标检测 微信交流群,目前已汇集4000人!涵盖2D/3D目标检测、小目标检测、遥感目标检测等。互相交流,一起进步!
同时也可申请加入CVer大群和细分方向技术群,细分方向已涵盖:目标检测、图像分割、目标跟踪、人脸检测&识别、OCR、姿态估计、超分辨率、SLAM、医疗影像、Re-ID、GAN、NAS、深度估计、自动驾驶、强化学习、车道线检测、模型剪枝&压缩、去噪、去雾、去雨、风格迁移、遥感图像、行为识别、视频理解、图像融合、图像检索、论文投稿&交流、PyTorch和TensorFlow等群。
一定要备注:研究方向+地点+学校/公司+昵称(如目标检测+上海+上交+卡卡),根据格式备注,可更快被通过且邀请进群
▲长按加群
▲长按关注我们
请给CVer一个在看
继续阅读
阅读原文