环境
- windows 10 64bit
- YOLOv5 v6.1
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版本更新
就在刚刚，YOLOv5 官方发布了 v6.1 正式版，这是一个小更新，从作者公布的 release note 中，可以看出，网络结构未变，最大的改变就是增加了向其他模型的转换，如 TensorRT、Edge TPU、OpenVINO，加上之前版本已经支持的模型，目前市面上常见的基本上都已经囊括了。
模型导出，以 onnx 为例
# 导出onnx，其他模型对应的字段是torchscript,openvino,engine,coreml,saved_model,pb,tflite,edgetpu,tfjs
python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx
# 检测
python detect.py --weights yolov5s.onnx
# pytorch hub使用
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', 'yolov5s.onnx')
# 验证
python val.py --weights yolov5s.onnx
# 模型可视化，可以使用之前推荐过的netron，https://netron.app其他一些更新
- 提供了转换模型的基准测试，
python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt，目前只支持CPU，GPU要等到下个版本了 - Hyperparameters小改动，
hyp-scratch-large.yaml中的lrf从原来的 0.2 降为 0.1 - 训练中将
one-cycle cosine改为one-cycle linear
更多详尽的版本更新信息请移步 https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v6.1
