One-YOLOv5 v1.2.0正式发布。完整更新列表请查看链接：https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/releases/tag/v1.2.0，欢迎体验新版本，期待你的反馈。

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新版本特性

1. 同步了Ultralytics YOLOv5的上游分支v7.0，同时支持分类、目标检测、实例分割任务

2. 支持flask_rest_api

3. 支持使用 wandb 对实验跟踪和可视化功能

4. oneflow_hub_support_pilimage

5.为每个batch的compute_loss部分减少一次h2d和cpu slice_update操作

6. 优化 bbox_iou 函数和模型滑动平均部分，大幅提升训练性能 (一块RTX 3090加速训练YOLOv5s，时间减少11个小时，速度提升20%)

7. 兼容FlowFlops，训练时可以展示模型的FLOPs

(基于 Flowflops 详解深度学习网络的 FLOPs 和 MACs 计算方案)

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快速开始

安装

在Python>=3.7.0的环境中克隆版本仓并安装 requirements.txt，包括 OneFlow nightly 或者 oneflow>=0.9.0 。

git clone https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5  # 克隆
cd one-yolov5
pip install -r requirements.txt  # 安装

• 检测模型训练示例：https://start.oneflow.org/oneflow-yolo-doc/tutorials/03_chapter/quick_start.html#_4
• 分割和分类模型训练示例：https://start.oneflow.org/oneflow-yolo-doc/tutorials/03_chapter/model_train.html

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在COCO上的精度表现

yolov5s-default

启动指令:

python -m oneflow.distributed.launch --nproc_per_node 4  \ 
train.py --batch-size 128 --data coco.yaml --weights " " --cfg models/yolov5s.yaml --img 640 --epochs 300

yolov5s-seg

OneFlow后端启动指令

python -m oneflow.distributed.launch --nproc_per_node  8  \
    segment/train.py \
    --data coco.yaml \
    --weights ' ' \
    --cfg yolov5s-seg.yaml   \
    --img 640  \
    --batch-size 320    \
    --device 0,1,2,4      \
    --epochs 300  \
    --bbox_iou_optim --multi_tensor_optimize

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在COCO上的单GPU性能表现

测试环境

- 机器  ( 8GPU  NVIDIA GeForce RTX 3090, 24268MiB)
-  oneflow.__version__= '0.9.1+cu117
- torch.__version__= '1.13.0+cu117'
- export NVIDIA_TF32_OVERRIDE=0  # PyTorch使用FP32训练 


# 测试指令:
# OneFlow后端
python   train.py \
    --batch-size 8 \
    --data coco.yaml \
    --weights ' ' \
    --cfg models/yolov5s.yaml \
    --img 640 \
    --epochs 1  \
    --bbox_iou_optim --multi_tensor_optimize

python segment/train.py \
    --data coco.yaml \
    --weights ' ' \
    --cfg  models/segment/yolov5s-seg.yaml \
    --img 640 \
    --batch-size 8
    --epochs 1 \
    --bbox_iou_optim --multi_tensor_optimize 

# PyTorch后端:
export NVIDIA_TF32_OVERRIDE=0 # 使用fp32
python  \
    train.py \
    --batch-size 8 \
    --data coco.yaml \
    --weights ' ' \
    --cfg models/yolov5s.yaml \
    --img 640 \
    --epochs 1  \

export NVIDIA_TF32_OVERRIDE=0 # 使用fp32
python segment/train.py \
    --data coco.yaml \
    --weights ' ' \
    --cfg  models/segment/yolov5s-seg.yaml \
    --img 640 \
    --epochs 1 \
    --batch-size 8

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bug修复

以下记录了一些用户反馈的常见问题：

1. 出现满屏的误检框。

可能到原因场景太单一，泛化不够 ，更多可见我们关于如何准备一个好的数据集的介绍或者导出ONNX模型进行部署时代码有错误。

2. 让batch维度可以动态，加了dynamic参数？

暂时不支持该参数，可以自己编辑ONNX模型。相关教程请参考：https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/releases/download/v1.2.0_/openmmlab.pptx

3. 模型导出onnx时，出现 /tmp/oneflow_model322 类似报错。

OneFlow新老版本兼容性问题。这是旧版本创建的文件但是没清理，删除就可以解决。

4. 为训练过程loss、map、检测框等可视化适配了wandb(https://start.oneflow.org/oneflow-yolo-doc/tutorials/03_chapter/intro_to_wandb.html)

5. CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置放在import oneflow之后会失败，导致device选择失败，可以通过export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 手动控制。

6. autobatch功能

OneFlow缺少memory_reserved API，我们会尽快补齐，现在需要先手动指定下batch_size。下个版本将会解决并且会直接支持导出batch维度为动态的模型。

下个版本的展望

• 继续提升One-YOLOv5单卡模式的训练速度
• 解决目前训练时显存比Ultralytics偏大的问题
• CPU模式下支持ONNX模型的导出
• OneFlow研发的amp train目前已经开发完成正在测试中，下个版本将合并进main分支
• autobatch功能

常用预训练模型下载列表

欢迎 Star、试用 OneFlow 最新版本：https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/