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YOLO Air: Make the improvement of the YOLO model faster, more convenient

YOLOAir 算法库🚀 是一个基于 PyTorch 的一系列 YOLO 检测算法组合工具箱。

统一模型代码框架、统一应用、统一改进、易于模块组合、构建更强大的网络模型。

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支持

特性🚀 • 使用🍉 • 文档📒 • 报告问题🌟 • 更新💪

模型多样化：基于不同网络模块构建不同检测网络模型。

模块组件化：帮助用户自定义快速组合Backbone、Neck、Head，使得网络模型多样化，助力科研改进检测算法、模型改进，网络排列组合🏆。构建强大的网络模型。

统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参、统一改进、易于模块组合、构建更强大的网络模型。

内置YOLOv5、YOLOv7、YOLOX、YOLOR、Transformer、Scaled_YOLOv4、YOLOv3、YOLOv4、YOLO-Facev2、TPH-YOLOv5、YOLOv5Lite、PicoDet等模型网络结构(持续更新中🚀)...


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基于 YOLOv5 代码框架，并同步适配 稳定的YOLOv5_v6.1更新, 同步v6.1部署生态。使用这个项目之前, 您可以先了解YOLOv5库。

项目地址: https://github.com/iscyy/yoloair

部分改进说明教程: https://github.com/iscyy/yoloair/wiki/Improved-tutorial-presentation🌟🌟🌟🌟🌟

主要特性🚀

🚀支持更多的YOLO系列算法模型改进(持续更新...)

YOLOAir 算法库汇总了多种主流YOLO系列检测模型，一套代码集成多种模型:

内置集成 YOLOv5 模型网络结构、YOLOv7 模型网络结构、 YOLOR 模型网络结构、YOLOX 模型网络结构、Scaled_YOLOv4 模型网络结构、YOLOv4 模型网络结构、YOLOv3 模型网络结构、YOLO-FaceV2模型网络结构、TPH-YOLOv5模型网络结构、YOLOv5-Lite模型网络结构、PicoDet模型网络结构等持续更新中...

以上多种检测算法使用统一模型代码框架，集成在 YOLOAir 库中，统一任务形式、统一应用方式。🌟便于科研者用于论文算法模型改进，模型对比，实现网络组合多样化。🌟工程算法部署落地更便捷，包含轻量化模型和精度更高的模型，根据场景合理选择，在精度和速度俩个方面取得平衡。同时该库支持解耦不同的结构和模块组件，让模块组件化，通过组合不同的模块组件，用户可以根据不同数据集或不同业务场景自行定制化构建不同检测模型。

🔥🔥🔥 重磅！！！作为注意力机制的开源项目补充，强烈推荐一个注意力机制算法代码库External-Attention，里面汇总整理很全面，包含各种Attention、Self-Attention等代码，代码简洁易读，一行代码实现Attention机制。

🚀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

🚀支持更多Backbone

CSPDarkNet系列
RepBlock系列
HorNet系列
ResNet系列
RegNet 系列
ShuffleNet系列
Ghost系列
MobileNet系列
EfficientNet系列
ConvNext系列
RepLKNet系列
自注意力Transformer系列
CNN和Transformer结合系列
持续更新中🎈

🚀支持更多Neck

FPN
PANet
BiFPN等主流结构。
持续更新中🎈

🚀支持更多检测头Head

YOLOv4、YOLOv5 Head检测头、
YOLOR 隐式学习Head检测头、
YOLOX的解耦合检测头Decoupled Head、DetectX Head
自适应空间特征融合检测头ASFF Head、
YOLOv7检测头IAuxDetect Head, IDetect Head等；
其他不同检测头

🚀支持更多即插即用的注意力机制Attention

在网络任何部分即插即用式使用注意力机制
Self Attention
Contextual Transformer
Bottleneck Transformer
S2-MLP Attention
SK Attention
CBAM Attention
SE Attention
Coordinate attention
NAM Attention
GAM Attention
ECA Attention
Shuffle Attention
CrissCrossAttention
Coordinate attention
SOCAttention
SimAM Attention 持续更新中🎈

🚀更多空间金字塔池化结构

SPP
SPPF
ASPP
RFB
SPPCSPC
持续更新中🎈

🚀支持更多Loss

ComputeLoss(v5)
ComputeLoss(X)
ComputeLossAuxOTA(v7)
ComputeLossOTA(v7)
ComputeNWDLoss
其他Loss

🚀支持Anchor-base和Anchor-Free

🚀支持多种正负样本分配

🚀支持加权框融合(WBF)

🚀 内置多种网络模型模块化组件
Conv, GhostConv, Bottleneck, GhostBottleneck, SPP, SPPF, DWConv, MixConv2d, Focus, CrossConv,BottleneckCSP, C3, C3TR, C3SPP, C3Ghost, C3HB, C3RFEM, MultiSEAM, SEAM, C3STR, SPPCSPC, RepConv, BoT3, Air, CA, CBAM, Involution, Stem, ResCSPC, ResCSPB, ResXCSPB, ResXCSPC, BottleneckCSPB, BottleneckCSPC, ASPP, BasicRFB, SPPCSPC_group, HorBlock, CNeB,C3GC ,C3C2, nn.ConvTranspose2d, DWConvblock, RepVGGBlock, CoT3, ConvNextBlock, SPPCSP, BottleneckCSP2, DownC, BottleneckCSPF, RepVGGBlock, ReOrg, DWT, MobileOne,HorNet...等详细代码 ./models/common.py文件 内

🚀支持更多IoU损失函数

CIoU
DIoU
GIoU
EIoU
SIoU
alpha IOU
持续更新中🎈

🚀支持更多NMS

NMS
Merge-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🎈

🚀支持更多数据增强

Mosaic、Copy paste、Random affine(Rotation, Scale, Translation and Shear)、MixUp、Augment HSV(Hue, Saturation, Value、Random horizontal flip

网络模型结构图: 模型🔗

以上组件模块使用统一模型代码框架、统一任务形式、统一应用方式，模块组件化🚀 可以帮助用户自定义快速组合Backbone、Neck、Head，使得网络模型多样化，助力科研改进检测算法，构建更强大的网络模型。

内置网络模型配置支持✨

🚀包括基于 YOLOv5、YOLOv7、YOLOX、YOLOR、YOLOv3、YOLOv4、Scaled_YOLOv4、Transformer、YOLO-FaceV2、PicoDet、YOLOv5-Lite、TPH-YOLOv5 等其他多种改进网络结构等算法模型的模型配置文件

更新 🌟

支持 SPD-Conv、HorNet 网络、ConvNext 模块、CNeBlock、C3HBLock、C3GCBLock、C3C2BLock

🔥添加YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7、Scaled-YOLOv4网络的不同预训练权重链接🔗
持续更新中🎈

技术交流

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YOLOAir目标检测交流群

使用🍉

About the code. Follow the design principle of YOLOv5.
The original version was created based on YOLOv5(v6.1)

安装

在Python>=3.7.0 的环境中克隆版本仓并安装 requirements.txt，包括PyTorch>=1.7。

$ git clone https://github.com/iscyy/yoloair.git  # 克隆
$ cd YOLOAir
$ pip install -r requirements.txt  # 安装

训练

$ python train.py --data coco128.yaml --cfg configs/yolov5/yolov5s.yaml #默认为yolo

推理

detect.py 在各种数据源上运行推理, 并将检测结果保存到 runs/detect 目录。

$ python detect.py --source 0  # 网络摄像头
                          img.jpg  # 图像
                          vid.mp4  # 视频
                          path/  # 文件夹
                          path/*.jpg  # glob

融合

如果您使用不同模型来推理数据集，则可以使用 wbf.py文件通过加权框融合来集成结果。您只需要在 wbf.py文件中设置 img 路径和 txt 路径。

$ python wbf.py

Performance

Model	size ^(pixels)	mAP^val 0.5:0.95	mAP^val 0.5	Speed ^{CPU b1 (ms)}	Speed ^{V100 b1 (ms)}	Speed ^{V100 b32 (ms)}	params ^(M)	FLOPs ^{@640 (B)}	Weights
YOLOv5n	640	28.0	45.7	45	6.3	0.6	1.9	4.5	YOLOv5n
YOLOv5s	640	37.4	56.8	98	6.4	0.9	7.2	16.5	YOLOv5s
YOLOv5m	640	45.4	64.1	224	8.2	1.7	21.2	49.0	YOLOv5m
YOLOv5l	640	49.0	67.3	430	10.1	2.7	46.5	109.1	YOLOv5l
YOLOv5x	640	50.7	68.9	766	12.1	4.8	86.7	205.7	YOLOv5x

YOLOv5n6	1280	36.0	54.4	153	8.1	2.1	3.2	4.6	YOLOv5n6
YOLOv5s6	1280	44.8	63.7	385	8.2	3.6	12.6	16.8	YOLOv5s6
YOLOv5m6	1280	51.3	69.3	887	11.1	6.8	35.7	50.0	YOLOv5m6
YOLOv5l6	1280	53.7	71.3	1784	15.8	10.5	76.8	111.4	YOLOv5l6
YOLOv5x6 + TTA	1280 1536	55.0 55.8	72.7 72.7	3136 -	26.2 -	19.4 -	140.7 -	209.8 -	YOLOv5x6

Expand

The original version was created based on YOLOv5(6.1)

Model	size ^(pixels)	mAP^val 0.5:0.95	mAP^val 0.5	deconv kernel size	Speed ^{V100 b1 (ms)}	Speed ^{V100 b32 (ms)}	params ^(M)	FLOPs ^{@640 (B)}
YOLOv5s	640	33.7	52.9	-	5.6	2.2	7.23	16.5
YOLOv5s-deconv-exp1	640	33.4	52.5	2	5.6	2.4	7.55	18.2
YOLOv5s-deconv-exp2	640	34.7	54.2	4	5.8	2.5	8.54	23.2

Expand

The training process depends on 4xV100 GPU

# train
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node 4 train.py --device 0,1,2,3 --data data/coco.yaml --hyp data/hyps/hyp.scratch-low.yaml  --cfg path/to/model.yaml --batch 512 --epochs 300 --weights ''
# val
python val.py --verbose --data data/coco.yaml --conf 0.001 --iou 0.65 --batch 1 --weights path/to/model.pt

There is a gap between the mAP of YOLOv5s and the official one, here is just for comparison

Model	size ^(pixels)	mAP^val 0.5:0.95	mAP^val 0.5	params ^(M)	FLOPs ^{@640 (B)}
YOLOv5s	640	37.4	56.6	7.226	16.5
YOLOv5s-deconv	640	37.8	57.1	7.232	16.5

Expand

tested the 4x4 depthwise-separable deconv by setting the groups as input_channel
their params number and FLOPS are nearly the same while the new model's mAP is about 0.4 higher than the origin.

Model	size ^(pixels)	mAP^val 0.5:0.95	mAP^val 0.5	params ^(M)	FLOPs ^{@640 (B)}
YOLOv5s	640	37.2	56.0	7.2	16.5
YOLOv5s-C3GC-backbone	640	37.7	57.3	7.5	16.8

Expand

The original version was created based on YOLOv5-6.0

YOLO网络模型具体改进方式教程及原理参考

https://github.com/iscyy/yoloair/wiki/Improved-tutorial-presentation🌟🌟🌟🌟🌟

更多模块改进说明教程持续更新中...

YOLOv5官方教程✨

与YOLOv5框架同步

未来增强✨

后续会持续建设和完善 YOLOAir 生态
完善集成更多 YOLO 系列模型，持续结合不同模块，构建更多不同网络模型
横向拓展和引入关联技术等等
跟进：YOLO-mask & YOLO-pose

Statement

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The content of this site is only for sharing notes. If some content is infringing, please sending email.
If you have any question, please discuss with me by sending email.

Acknowledgements

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configs		configs
data		data
docs		docs
models		models
tools		tools
utils		utils
.DS_Store		.DS_Store
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
README_EN.md		README_EN.md
detect.py		detect.py
requirements.txt		requirements.txt
train.py		train.py
val.py		val.py

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