YoloV版本介紹(更新至yolov5)、安裝(可能遇到的困難和問題)和使用教程(具體案例)
YoloV5版本迭代過程及更新內(nèi)容
YoloV5是一種用于目標(biāo)檢測的深度學(xué)習(xí)算法，由美國加州大學(xué)伯克利分校的研究人員首次提出。Yolov5相比于其前身的Yolov4在訓(xùn)練速度、精度和模型大小等方面都有很大的提升。下面我們來看看Yolov5的版本迭代過程和每個版本的更新內(nèi)容：
YoloV5s:
發(fā)布時間：2020年5月23日
更新內(nèi)容：
采用了新的骨干網(wǎng)絡(luò)CSPNet，提升了特征圖的質(zhì)量。
推理速度更快，但精度較低。
適合于移動設(shè)備和較低性能的硬件。
非常適合快速搭建原型和初步的實驗。
安裝教程和使用教程請參閱Yolov5的官方Github鏈接：https://github.com/ultralytics/yolov5
YoloV5m:
發(fā)布時間：2020年6月14日
更新內(nèi)容：
采用了大型的骨干網(wǎng)絡(luò)CSPDarkNet53，相對于CSPNet，在不損失速度的情況下提高了精度。
在相同的計算成本下，與Yolov4相比性能更高。
訓(xùn)練速度比Yolov4快。
推理速度比Yolov5s慢。
安裝教程和使用教程請參閱Yolov5的官方Github鏈接：https://github.com/ultralytics/yolov5
YoloV5l:
發(fā)布時間：2020年6月28日
更新內(nèi)容：
針對YoloV5m模型中存在的小物體漏檢問題進行了優(yōu)化，精度更高。
更大的模型尺寸和更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠檢測更大的目標(biāo)。
速度較緩慢，但精度高。
安裝教程和使用教程請參閱Yolov5的官方Github鏈接：https://github.com/ultralytics/yolov5
YoloV5x:
發(fā)布時間：2020年6月28日
更新內(nèi)容：
可以檢測更小的物體。
推理速度較慢，但擁有最好的檢測精度。
需要更多的GPU顯存，需要更多的計算資源。
安裝教程和使用教程請參閱Yolov5的官方Github鏈接：https://github.com/ultralytics/yolov5
以上是YoloV5的版本迭代過程和每個版本的更新內(nèi)容，下面介紹Yolov5安裝和使用過程中可能遇到的困難和解決方法。
Yolov5安裝過程中可能遇到的問題及解決方法：
CUDA版本問題：Yolov5需要CUDA10.2以上的版本支持，如果使用不規(guī)范的CUDA版本會導(dǎo)致安裝失敗，因此需要在安裝前檢查CUDA版本是否正確。
CUDNN版本問題：Yolov5需要CUDNN8.0以上的版本支持，如果使用不規(guī)范的CUDNN版本會導(dǎo)致安裝失敗，因此需要在安裝前檢查CUDNN版本是否正確。
依賴項安裝問題：Yolov5依賴pytorch和torchvision庫，需要先安裝這兩個庫才能使用Yolov5，如果這兩個庫沒有安裝或者安裝出現(xiàn)問題會導(dǎo)致yolov5無法使用。
數(shù)據(jù)集問題：訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集可以使用自己的數(shù)據(jù)集或者采用開源數(shù)據(jù)集，但需要注意數(shù)據(jù)集的標(biāo)注和格式。
Yolov5與其他圖像識別項目的對比
在目標(biāo)檢測方面，Yolov5相比于其他圖像識別項目具有以下優(yōu)點：
精度高：Yolov5在多種目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確度遠(yuǎn)高于常見的目標(biāo)檢測模型，例如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLOv3等。
速度快：在高準(zhǔn)確度模式下，Yolov5仍然比常見的目標(biāo)檢測模型快。
易于使用：Yolov5提供了豐富的預(yù)訓(xùn)練模型和訓(xùn)練代碼，也提供了包含數(shù)據(jù)預(yù)處理和測試腳本在內(nèi)的完整工具鏈，使得使用起來更加方便。
可定制性強：Yolov5的代碼和文檔都很開放，可以根據(jù)需要進行修改和擴展。
Yolov5案例：識別路上的行人
在實際應(yīng)用中，Yolov5已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。例如，在人行道上安裝攝像頭用于行人通行量的監(jiān)測，Yolov5就可以很好地實現(xiàn)這個任務(wù)。
以下是使用Yolov5檢測行人的示例代碼，可以使用Yolov5檢測行人數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練以提高精度，下面的代碼是在COCO數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練過的模型，可以直接使用：
import torch
from PIL import Image
# Load Model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
# Load Test Image
test_image = Image.open("test_image.jpg")
# Run Detection
results = model([test_image])
# View Results
results.show()
今天也是愛學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的一天，希望大家可以投幣評論，遇到不會的可以私信我！
參考資料：
Ultralytics Yolov5官方Github鏈接：https://github.com/ultralytics/yolov5
Yolov5 Pytorch Hub鏈接：https://pytorch.org/hub/ultralytics_yolov5/
