YOLOv5发布4.0版本

软硬件环境

• windows 10 64bit
• pytorch 1.7
• yolov5 4.0
• nvidia gtx 1660

前言

最近，YOLOv5发布了4.0的release版本，地址是 github.com/ultralytics…，相比于3.0，这次更新又有哪些亮点呢？本文就带大家一起来看看。

版本更新

v4.0主要进行了如下的更新

• 使用全新的激活函数nn.SiLU来替代原来的nn.LeakyReLU(0.1)和nn.Hardswish()，这个nn.SiLU也是pytorch 1.7才引入的
• 修复了之前版本的一些bug，如多gpu的resume问题、docker使用的问题等
• 增加了Weights & Biases日志的支持
• utils模块的重构
• pytorch hub集成
• 模型更加精简，在每个bottleneck都去掉了一个卷积层

代码测试

v4.0要求python3.8，而pytorch也要求1.7之后的版本

使用conda来创建新的虚拟环境

conda create -n pytorch1.7 python=3.8
conda activate pytorch1.7

下面来到pytorch官方网站，根据自己的环境选择相应组件，得到安装命令

pip install torch===1.7.1+cu110 torchvision===0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

最近的pytorch官网有点抽风，如果因为网络原因无法下载的话，可以根据终端里给出的whl文件的下载地址，自行下载，然后离线安装

pip install C:\Users\admin\Downloads\torch-1.7.1+cu110-cp38-cp38-win_amd64.whl

接下来就开始安装其它依赖库，上面由于已经安装好了torch和torchvision，因此编辑requirements.txt，将其中的torch和torchvision两行注释掉，然后执行

pip install -r requirements.txt

然后去下载v4.0的权重文件，github.com/ultralytics…，其它几个权重我也一并下载好了，打包放在了百度云上，大家有需要的话，自己去下载

链接：pan.baidu.com/s/1d01URdvS… 提取码：8ez9

环境都准备好后，就可以开始检测了

python .\detect.py --weights .\weights\yolov5s.pt

但是，但是，但是，诡异的问题出现了，data/images下的测试图片，里面的目标并没有被检测出来，咋回事？

赶紧跑到官方去找找原因，找到了下面2个相关issue github.com/ultralytics… 和 github.com/ultralytics…，yolov5作者glenn-jocher也聊到了，应该是windows版的pytorch问题。

最后总结下解决检测问题的几个方法

• 修改detect.py，将cudnn.benchmark = True移到if语句之前执行

• 使用cpu来替代gpu

• 使用linux操作系统

  linux和macOS都没有这个问题

参考资料

• github.com/ultralytics…