小知識，大挑戰！本文正在參與“程式設計師必備小知識”創作活動。

環境

ubuntu 18.04 64bit
GTX 1070Ti
anaconda with python 3.8
pytorch 1.7
cuda 10.1

前言

就在昨天(2021年10月13日)，yolov5 釋出了 V6.0 版本，這個新版本在 V5.0 的基礎上集成了很多的新特性，而且在網路結構上也做了微調，引入了全新的更小( Nano )的模型 P5(YOLOv5n) 和 P6(YOLOv5n6)。Nano 模型保持了 yolov5s 模型的深度( depth )，寬度( width ) 則是從0.5降到了0.25，經過這個操作後，總引數減少了 75%，從 7.5M 縮小到了 1.9M，這樣的話，就非常適合於移動端或者是 CPU 的環境。

在效能指標方面，V6.0 也有所提升，看下圖

yolov5 v6.0

新特性

下面整理了 V6.0 新增的主要特性

整合了 Roboflow

roboflow 前面我們提過了，它公開了很多非常有用的資料集，在 v6.0 上可以直接使用他們的資料集，參考 http://github.com/ultralytics/yolov5/issues/4975，非常的方便
支援 tensorflow 和 keras模型的匯出

使用 python export.py --include saved_model pb tflite tfjs 就可以完成 tensorFlow、keras、tflite 和 tf.js 模型的匯出
同時支援 OpenCV DNN 和 ONNX Runtime

匯出的 onnx 同時支援 opencv dnn 和 onnx runtime

python export --weights yolov5s.pt --include onnx --opset 12 --dynamic

在檢測的時候也可以使用指定的 onnx， python detect.py --weights yolov5s.onnx --dnn
模型結構
- 用 Conv(k=6, s=2, p=2) 代替 Focus 層，主要是為了方便模型匯出
- 使用 SPPF 代替 SPP 層
- 減少 P3 主幹層 C3
- 將 SPPF 放在主幹的後面
- 在最後一個 C3 主幹層中重新引入快捷方式
- 更新超引數
增加了 Flask REST API

提供了 web api 的支援，遠端測試非常方便，常見的開放平臺都是這麼做的

flask api實踐

下載 V6.0 原始碼

git clone -b v6.0 http://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5/utils/flask-rest-api

安裝必要依賴並啟動服務

``` pip install flask

通過引數port可以指定特定埠，如--port 8080

python restapi.py ```

指令碼啟動過程中會去下載 yolov5 的原始碼和 yolov5s.pt 模型檔案，存放在 ~/.cache/torch/hub 下

(base) [email protected]:~/workshop/yolov5/data/images$ ls ~/.cache/torch/hub/ultralytics_yolov5_master/ CONTRIBUTING.md detect.py export.py LICENSE __pycache__ requirements.txt tutorial.ipynb val.py data Dockerfile hubconf.py models README.md train.py utils yolov5s.pt

這個下載的動作，預設情況下，在每次指令碼執行時都會進行。可以通過修改 restapi.py 來使用現有版本

```

將force_reload，由原來的True改為False

model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s", force_reload=False) ```

服務啟動後，我們來到客戶端，使用 curl 命令進行測試

curl -X POST -F [email protected] 'http://192.168.1.140:5000/v1/object-detection/yolov5s'

成功後，可以得到介面返回的結果

(base) [email protected]:~/workshop/yolov5/data/images$ curl -X POST -F [email protected] 'http://192.168.1.140:5000/v1/object-detection/yolov5s' [{"xmin":752.0,"ymin":46.0,"xmax":1148.0,"ymax":716.0,"confidence":0.875,"class":0,"name":"person"},{"xmin":100.0,"ymin":201.5,"xmax":1002.0,"ymax":718.5,"confidence":0.5795898438,"class":0,"name":"person"},{"xmin":438.25,"ymin":422.0,"xmax":509.75,"ymax":720.0,"confidence":0.5219726562,"class":27,"name":"tie"}]

或者

使用 postman 進行測試，使用的是 POST 請求，url 是 http://192.168.1.140

yolov5 v6.0

如果要使用 python 進行請求，專案中也給出了示例 example_request.py，使用的是 request 模組

YOLOv5釋出v6.0版本，看看都更新了啥？

環境

前言

新特性

flask api實踐

通過引數port可以指定特定埠，如--port 8080

將force_reload，由原來的True改為False

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