YOLOMagic

YOLO Magic🚀 项目介绍

YOLO Magic🚀 是一个基于 Ultralytics 的 YOLOv5 框架的扩展项目，旨在为视觉任务提供更强大的功能和更简便的操作方式。该项目在原有的 YOLOv5 基础上引入了多个网络模块，并提供了一个直观的网页界面，以期为初学者和专业人士提供更大的便利性和灵活性。

关键特性

强大的网络模块扩展

YOLO Magic🚀 引入了一系列强大的网络模块，以扩展 YOLOv5 的功能，并为用户提供更多选择和可能性：

• 空间金字塔模块（如 SPP, SPPF, ASPP, SPPCSPC, SPPFCSPC 等）：这些模块旨在捕捉不同空间尺度的目标，增强模型的视觉感知能力。
• 特征融合结构（如 FPN, PAN, BIFPN 等）：这些结构用于有效地融合不同层次的特征信息，提升模型的目标检测和定位性能。
• 新的骨干网络：支持多种预训练的骨干网络，包括 EfficientNet, ShuffleNet 等，为提升模型的性能和效率提供了更多选择。
• 丰富的注意力机制：提供多种注意力机制，可以轻松嵌入模型中，增强对目标的关注，提高检测性能。

简单易用的网页界面

YOLO Magic🚀 通过直观的网页界面大大简化了模型推理过程。用户无需再进行繁琐的命令行操作，可以轻松完成以下任务：

• 图像推理：通过拖放和简单的配置即可进行图像推理和目标检测。用户可以自由调整置信水平、阈值，上传图像，并裁剪感兴趣区域。
• 视频推理：此功能尚未完成（TODO）。

选择 YOLO Magic🚀 的理由

• 性能提升：引入先进的网络模块以提高模型的性能和准确性。
• 操作简便：网页界面使操作更直观友好，适合初学者。
• 高度定制性：支持多种自定义配置，以满足不同场景和任务需求。
• 社区支持：项目拥有活跃的社区，提供丰富的教程和资源，帮助用户充分发挥这个强大工具的作用。

入门指南

您可以通过以下步骤快速开始使用 YOLO Magic🚀：

安装

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # 克隆仓库
cd yolov5
pip install -r requirements.txt  # 安装环境

使用 detect.py 进行推理

detect.py 用于在各种数据源上运行推理。它会自动从仓库下载最新的 YOLOv5 模型，并将检测结果保存到 runs/detect 目录中。

python detect.py --source 0  # 摄像头
                          img.jpg  # 图像
                          vid.mp4  # 视频
                          path/  # 文件夹
                          'path/*.jpg'  # 文件通配符
                          'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc'  # YouTube
                          'rtsp://example.com/media.mp4'  # RTSP, RTMP, HTTP

网页推理

使用基于 Gradio 的界面快速启动网页：

python detect_web.py

训练

以下命令重现 YOLOv5 在 COCO 数据集上的结果。

python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5n.yaml  --batch-size 128

验证

使用 val.py 验证您的模型。

python val.py --weights yolov5s.pt --task test

贡献

我们欢迎开发者和研究人员贡献代码，共同改进 YOLO Magic🚀。如有问题或建议，请随时提出 issue，我们的社区成员将乐意提供帮助和支持。

开源许可证

此项目的代码和文档现已在 GNU AGPL-3.0 许可下发布。有关详细的许可条款，请参考附带的 LICENSE 文件。这意味着任何使用、修改和重新分发该项目的用户，在基于该项目提供网络服务时，必须公开发布源代码。请阅读许可协议以获取更多信息。

无论您是视觉任务的初学者还是资深研究者，YOLO Magic🚀 都为您提供了一个强大且易于使用的工具，助您在计算机视觉领域取得成功。