YOLOAir,一个基于 PyTorch 的 YOLO 工具箱….
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机器之心编辑部
YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YOLO 系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参,该库包含大量的改进模块,可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检测模型。基于 YOLOv5 代码框架,并同步适配 YOLOv5(v6.0/v6.1 更新) 部署生态。用户在使用这个项目之前, 可以先了解 YOLOv5 库。
CSPDarkNet 系列 ResNet 系列 RegNet 系列 RepBlock 系列 ShuffleNet 系列 Ghost 系列 MobileNet 系列 ConvNext 系列 RepLKNet 系列 EfficientNet CNN 和 Transformer 混合:BoTNet、CoTNet、Acmix 自注意力机制 Transformer:Transformer、Swin
neck 包含 FPN、PANet、BiFPN 等主流结构,同时可以添加和替换任何模块
YOLOv5 Head 检测头 YOLOX 的解耦合检测头 Decoupled Head 自适应空间特征融合检测头 ASFF Head YOLOv7 检测头 IDetect Head、IAuxDetect Head 等
在网络任何部分即插即用式使用注意力机制 SE、CBAM、CA、GAM、ECA 等多种主流注意力机制 Self Attention Contextual Transformer Bottleneck Transformer S2-MLP Attention SK Attention CBAM Attention SE Attention Coordinate attention BAM Attention GAM attention ECA Attention Shuffle Attention DANet Attention 持续更新中
CIoU、DIoU、GIoU、EIoU、SIoU、alpha IOU 等损失函数
NMS、Merge-NMS、DIoU-NMS、Soft-NMS、CIoU-NMS、DIoU-NMS、GIoU-NMS、EIoU-NMS、SIoU-NMS、Soft-SIoUNMS、Soft-CIoUNMS、Soft-DIoUNMS、Soft-EIoUNMS、Soft-GIoUNMS 等持续更新中
Mosaic、Copy paste、Random affine(Rotation, Scale, Translation and Shear)、MixUp、Augment HSV(Hue, Saturation, Value,Random horizontal flip)
ComputeLoss、ComputeNWDLoss、ComputeXLoss、ComputeLossAuxOTA(v7)、ComputeLossOTA(v7) 等
支持加载 YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7、YOLOR 等网络的官方预训练权重进行迁移学习 支持 Anchor-base 检测器和 Anchor-Free 检测器
Conv, GhostConv, Bottleneck, GhostBottleneck, SPP, SPPF, DWConv, MixConv2d, DWT, BottleneckCSP2SAM, VoVCSP 等
内置 YOLOv5 模型网络结构 内置 YOLOv7 模型网络结构 内置 YOLOX 模型网络结构 内置 YOLOR 模型网络结构 内置 Scaled_YOLOv4 模型网络结构 内置 YOLOv4 模型网络结构 内置 YOLOv3 模型网络结构 TPH-YOLO 模型网络结构 YOLOv5-Lite 模型网络结构 YOLO-FaceV2 模型网络结构 PicoDet 模型网络结构 以及其他部分改进模型
$ git clone https://github.com/iscyy/yoloair.git # 克隆
$ cd yoloair
$ pip install -r requirements.txt # 安装
$ python train.py --data coco128.yaml --cfg configs/yolov5/yolov5s.yaml
$ python detect.py --source img.jpg
$ python tools/wbf.py
整理不易,点赞三连↓
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