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ultralytics 8.0.58 new SimpleClass, fixes and updates (#1636)

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Glenn Jocher 2023-03-26 22:16:38 +02:00 • committed by GitHub
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@ -52,7 +52,7 @@ SOTA 模型。它在以前成功的 YOLO 版本基础上，引入了新的功能
<details open>
<summary>安装</summary>
Pip 安装包含所有 [requirements.txt](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/requirements.txt) 的
Pip 安装包含所有 [requirements](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/requirements.txt) 的
ultralytics 包，环境要求 [**Python>=3.7**](https://www.python.org/)，且 [\*\*PyTorch>=1.7
\*\*](https://pytorch.org/get-started/locally/)。
@ -100,15 +100,6 @@ success = model.export(format="onnx") # 将模型导出为 ONNX 格式
[模型](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/models) 会从
Ultralytics [发布页](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases) 自动下载。
### 已知问题 / 待办事项
我们仍在努力完善 YOLOv8 的几个部分！我们的目标是尽快完成这些工作，使 YOLOv8 的功能设置达到YOLOv5
的水平，包括对所有相同格式的导出和推理。我们还在写一篇 YOLOv8 的论文，一旦完成，我们将提交给 [arxiv.org](https://arxiv.org)。
- [x] TensorFlow 导出
- [x] DDP 恢复训练
- [ ] [arxiv.org](https://arxiv.org) 论文
</details>
## <div align="center">模型</div>
@ -132,7 +123,7 @@ Ultralytics [发布页](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases) 自
<br>复现命令 `yolo val detect data=coco.yaml device=0`
- **推理速度**使用 COCO
验证集图片推理时间进行平均得到，测试环境使用 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 实例。
<br>复现命令 `yolo val detect data=coco128.yaml batch=1 device=0/cpu`
<br>复现命令 `yolo val detect data=coco128.yaml batch=1 device=0|cpu`
</details>
@ -150,7 +141,7 @@ Ultralytics [发布页](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases) 自
<br>复现命令 `yolo val segment data=coco.yaml device=0`
- **推理速度**使用 COCO
验证集图片推理时间进行平均得到，测试环境使用 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 实例。
<br>复现命令 `yolo val segment data=coco128-seg.yaml batch=1 device=0/cpu`
<br>复现命令 `yolo val segment data=coco128-seg.yaml batch=1 device=0|cpu`
</details>
@ -168,7 +159,7 @@ Ultralytics [发布页](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases) 自
<br>复现命令 `yolo val classify data=path/to/ImageNet device=0`
- **推理速度**使用 ImageNet
验证集图片推理时间进行平均得到，测试环境使用 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 实例。
<br>复现命令 `yolo val classify data=path/to/ImageNet batch=1 device=0/cpu`
<br>复现命令 `yolo val classify data=path/to/ImageNet batch=1 device=0|cpu`
</details>