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更新日志

v0.6.0 (15/8/2023)

亮点

  • 支持 YOLOv5 实例分割
  • 基于 MMPose 支持 YOLOX-Pose
  • 添加 15 分钟的实例分割教程
  • YOLOv5 支持使用 mask 标注来优化边界框
  • 添加多尺度训练和测试文档

新特性

  • 添加训练和测试技巧文档 (#659)
  • 支持设置 cache_size_limit 参数，并支持 mmdet 3.0.0 (#707)
  • 支持 YOLOv5u 和 YOLOv6 3.0 推理 (#624, #744)
  • 支持仅模型推断 (#733)
  • 添加 YOLOv8 deepstream 配置 (#633)
  • 在 MMYOLO 应用程序中添加电离图示例 (#643)

Bug 修复

  • 修复 browse_dataset 以可视化测试和验证集的问题 (#641)
  • 修复安装文档错误 (#662)
  • 修复 yolox-l ckpt 链接 (#677)
  • 修正 YOLOv7 和 YOLOv8 图表中的拼写错误 (#621, #710)
  • 调整 boxam_vis_demo.py 中包导入的顺序 (#655)

完善

  • 优化 convert_kd_ckpt_to_student.py 文件 (#647)
  • 添加 FAQ 和 training_testing_tricks 的英文文档 (#691, #693)

贡献者

总共 21 位开发者参与了本次版本

感谢 @Lum1104,@azure-wings,@FeiGeChuanShu,@Lingrui Gu,@Nioolek,@huayuan4396,@RangeKing,@danielhonies,@yechenzhi,@JosonChan1998,@kitecats,@Qingrenn,@triple-Mu,@kikefdezl,@zhangrui-wolf,@xin-li-67,@Ben-Louis,@zgzhengSEU,@VoyagerXvoyagerx,@tang576225574,@hhaAndroid

v0.5.0 (2/3/2023)

亮点

  1. 支持了 RTMDet-R 旋转框目标检测任务和算法
  2. YOLOv8 支持使用 mask 标注提升目标检测模型性能
  3. 支持 MMRazor 搜索的 NAS 子网络作为 YOLO 系列算法的 backbone
  4. 支持调用 MMRazor 对 RTMDet 进行知识蒸馏
  5. MMYOLO 文档结构优化，内容全面升级
  6. 基于 RTMDet 训练超参提升 YOLOX 精度和训练速度
  7. 支持模型参数量、FLOPs 计算和提供 T4 设备上 GPU 延时数据，并更新了 Model Zoo
  8. 支持测试时增强 TTA
  9. 支持 RTMDet、YOLOv8 和 YOLOv7 assigner 可视化

新特性

  1. 支持 RTMDet 实例分割任务的推理 (#583)
  2. 美化 MMYOLO 中配置文件并增加更多注释 (#501, #506, #516, #529, #531, #539)
  3. 重构并优化中英文文档 (#568, #573, #579, #584, #587, #589, #596, #599, #600)
  4. 支持 fast 版本的 YOLOX (#518)
  5. EasyDeploy 中支持 DeepStream，并添加说明文档 (#485, #545, #571)
  6. 新增混淆矩阵绘制脚本 (#572)
  7. 新增单通道应用案例 (#460)
  8. 支持 auto registration (#597)
  9. Box CAM 支持 YOLOv7、YOLOv8 和 PPYOLOE (#601)
  10. 新增自动化生成 MM 系列 repo 注册信息和 tools 脚本 (#559)
  11. 新增 YOLOv7 模型结构图 (#504)
  12. 新增如何指定特定 GPU 训练和推理文档 (#503)
  13. 新增训练或者测试时检查 metainfo 是否全为小写 (#535)
  14. 增加 Twitter、Discord、Medium 和 YouTube 等链接 (#555)

Bug 修复

  1. 修复 isort 版本问题 (#492, #497)
  2. 修复 assigner 可视化模块的 type 错误 (#509)
  3. 修复 YOLOv8 文档链接错误 (#517)
  4. 修复 EasyDeploy 中的 RTMDet Decoder 错误 (#519)
  5. 修复一些文档链接错误 (#537)
  6. 修复 RTMDet-Tiny 权重路径错误 (#580)

完善

  1. 完善更新 contributing.md
  2. 优化 DetDataPreprocessor 支使其支持多任务 (#511)
  3. 优化 gt_instances_preprocess 使其可以用于其他 YOLO 算法 (#532)
  4. 新增 yolov7-e6e 权重转换脚本 (#570)
  5. 参考 YOLOv8 推理代码修改 PPYOLOE (#614)

贡献者

总共 22 位开发者参与了本次版本

@triple-Mu, @isLinXu, @Audrey528, @TianWen580, @yechenzhi, @RangeKing, @lyviva, @Nioolek, @PeterH0323, @tianleiSHI, @aptsunny, @satuoqaq, @vansin, @xin-li-67, @VoyagerXvoyagerx, @landhill, @kitecats, @tang576225574, @HIT-cwh, @AI-Tianlong, @RangiLyu, @hhaAndroid

v0.4.0 (18/1/2023)

亮点

  1. 实现了 YOLOv8 目标检测模型，并通过 projects/easydeploy 支持了模型部署
  2. 新增了中英文版本的 YOLOv8 原理和实现全解析文档

新特性

  1. 新增 YOLOv8 和 PPYOLOE 模型结构图 (#459, #471)
  2. 调整最低支持 Python 版本从 3.6 升级为 3.7 (#449)
  3. TensorRT-8 中新增新的 YOLOX decoder 写法 (#450)
  4. 新增学习率可视化曲线脚本 (#479)
  5. 新增脚本命令速查表 (#481)

Bug 修复

  1. 修复 optimize_anchors.py 脚本导入错误问题 (#452)
  2. 修复 get_started.md 中安装步骤错误问题 (#474)
  3. 修复使用 RTMDet P6 模型时候 neck 报错问题 (#480)

视频

  1. 发布了 玩转 MMYOLO 之实用篇（四）：顶会第一步 · 模块自定义

贡献者

总共 9 位开发者参与了本次版本

谢谢 @VoyagerXvoyagerx, @tianleiSHI, @RangeKing, @PeterH0323, @Nioolek, @triple-Mu, @lyviva, @Zheng-LinXiao, @hhaAndroid

v0.3.0 (8/1/2023)

亮点

  1. 实现了 RTMDet 的快速版本。RTMDet-s 8xA100 训练只需要 14 个小时，训练速度相比原先版本提升 2.6 倍。
  2. 支持 PPYOLOE 训练。
  3. 支持 YOLOv5 的 iscrowd 属性训练。
  4. 支持 YOLOv5 正样本分配结果可视化
  5. 新增 YOLOv6 原理和实现全解析文档

新特性

  1. 新增 crowdhuman 数据集 (#368)
  2. EasyDeploy 中支持 TensorRT 推理 (#377)
  3. 新增 YOLOX 结构图描述 (#402)
  4. 新增视频推理脚本 (#392)
  5. EasyDeploy 中支持 YOLOv7 部署 (#427)
  6. 支持从 CLI 中的特定检查点恢复训练 (#393)
  7. 将元信息字段设置为小写（#362、#412）
  8. 新增模块组合文档 (#349, #352, #345)
  9. 新增关于如何冻结 backbone 或 neck 权重的文档 (#418)
  10. 在 how_to.md 中添加不使用预训练权重的文档 (#404)
  11. 新增关于如何设置随机种子的文档 (#386)
  12. 将 rtmdet_description.md 文档翻译成英文 (#353)

Bug 修复

  1. 修复设置 --class-id-txt 时输出注释文件中的错误 (#430)
  2. 修复 YOLOv5 head 中的批量推理错误 (#413)
  3. 修复某些 head 的类型提示（#415、#416、#443）
  4. 修复 expected a non-empty list of Tensors 错误 (#376)
  5. 修复 YOLOv7 训练中的设备不一致错误（#397）
  6. 修复 LetterResize 中的 scale_factor 和 pad_param 值 (#387)
  7. 修复 readthedocs 的 docstring 图形渲染错误 (#400)
  8. 修复 YOLOv6 从训练到验证时的断言错误 (#378)
  9. 修复 np.int 和旧版 builder.py 导致的 CI 错误 (#389)
  10. 修复 MMDeploy 重写器 (#366)
  11. 修复 MMYOLO 单元测试错误 (#351)
  12. 修复 pad_param 错误 (#354)
  13. 修复 head 推理两次的错误（#342）
  14. 修复自定义数据集训练 (#428)

完善

  1. 更新 useful_tools.md (#384)
  2. 更新英文版 custom_dataset.md (#381)
  3. 重写函数删除上下文参数 (#395)
  4. 弃用 np.bool 类型别名 (#396)
  5. 为自定义数据集添加新的视频链接 (#365)
  6. 仅为模型导出 onnx (#361)
  7. 添加 MMYOLO 回归测试 yml (#359)
  8. 更新 article.md 中的视频教程 (#350)
  9. 添加部署 demo (#343)
  10. 优化 debug 模式下大图的可视化效果(#346)
  11. 改进 browse_dataset 的参数并支持 RepeatDataset (#340, #338)

视频

  1. 发布了 基于 sahi 的大图推理
  2. 发布了 自定义数据集从标注到部署保姆级教程

贡献者

总共 28 位开发者参与了本次版本

谢谢 @RangeKing, @PeterH0323, @Nioolek, @triple-Mu, @matrixgame2018, @xin-li-67, @tang576225574, @kitecats, @Seperendity, @diplomatist, @vaew, @wzr-skn, @VoyagerXvoyagerx, @MambaWong, @tianleiSHI, @caj-github, @zhubochao, @lvhan028, @dsghaonan, @lyviva, @yuewangg, @wang-tf, @satuoqaq, @grimoire, @RunningLeon, @hanrui1sensetime, @RangiLyu, @hhaAndroid

v0.2.0（1/12/2022)

亮点

  1. 支持 YOLOv7 P5 和 P6 模型
  2. 支持 YOLOv6 中的 ML 大模型
  3. 支持 Grad-Based CAM 和 Grad-Free CAM
  4. 基于 sahi 支持 大图推理
  5. projects 文件夹下新增 easydeploy 项目
  6. 新增 自定义数据集教程

新特性

  1. browse_dataset.py 脚本支持可视化原图、数据增强后和中间结果功能 (#304)
  2. image_demo.py 新增预测结果保存为 labelme 格式功能 (#288, #314)
  3. 新增 labelme 格式转 COCO 格式脚本 labelme2coco (#308, #313)
  4. 新增 COCO 数据集切分脚本 coco_split.py (#311)
  5. how-to.md 文档中新增两个 backbone 替换案例以及更新 plugin.md (#291)
  6. 新增贡献者文档 contributing.md and 代码规范文档 code_style.md (#322)
  7. 新增如何通过 mim 跨库调用脚本文档 (#321)
  8. YOLOv5 支持 RV1126 设备部署 (#262)

Bug 修复

  1. 修复 MixUp padding 错误 (#319)
  2. 修复 LetterResize 和 YOLOv5KeepRatioResize 中 scale_factor 参数顺序错误 (#305)
  3. 修复 YOLOX Nano 模型训练错误问题 (#285)
  4. 修复 RTMDet 部署没有导包的错误 (#287)
  5. 修复 int8 部署配置错误 (#315)
  6. 修复 basebackbone 中 make_stage_plugins 注释 (#296)
  7. 部署模块支持切换为 deploy 模式功能 (#324)
  8. 修正 RTMDet 模型结构图中的错误 (#317)

完善

  1. test.py 中新增 json 格式导出选项 (#316)
  2. extract_subcoco.py 脚本中新增基于面积阈值过滤规则 (#286)
  3. 部署相关中文文档翻译为英文 (#289)
  4. 新增 YOLOv6 算法描述大纲文档 (#252)
  5. 完善 config.md (#297, #303)
  6. 完善 mosiac9 的 docstring (#307)
  7. 完善 browse_coco_json.py 脚本输入参数 (#309)
  8. 重构 dataset_analysis.py 中部分函数使其更加通用 (#294)

视频

  1. 发布了 工程文件结构简析
  2. 发布了 10分钟换遍主干网络文档

贡献者

总共 14 位开发者参与了本次版本

谢谢 @fcakyon, @matrixgame2018, @MambaWong, @imAzhou, @triple-Mu, @RangeKing, @PeterH0323, @xin-li-67, @kitecats, @hanrui1sensetime, @AllentDan, @Zheng-LinXiao, @hhaAndroid, @wanghonglie

v0.1.3（10/11/2022)

新特性

  1. 支持 CBAM 插件并提供插件文档 (#246)
  2. 新增 YOLOv5 P6 模型结构图和相关说明 (#273)

Bug 修复

  1. 基于 mmengine 0.3.1 修复保存最好权重时训练失败问题
  2. 基于 mmdet 3.0.0rc3 修复 add_dump_metric 报错 (#253)
  3. 修复 backbone 不支持 init_cfg 问题 (#272)
  4. 基于 mmdet 3.0.0rc3 改变 typing 导入方式 (#261)

完善

  1. featmap_vis_demo 支持文件夹和 url 输入 (#248)
  2. 部署 docker 文件完善 (#242)

贡献者

总共 10 位开发者参与了本次版本

谢谢 @kitecats, @triple-Mu, @RangeKing, @PeterH0323, @Zheng-LinXiao, @tkhe, @weikai520, @zytx121, @wanghonglie, @hhaAndroid

v0.1.2（3/11/2022)

亮点

  1. 支持 ONNXRuntime 和 TensorRT 的 YOLOv5/YOLOv6/YOLOX/RTMDet 部署
  2. 支持 YOLOv6 s/t/n 模型训练
  3. YOLOv5 支持 P6 大分辨率 1280 尺度训练
  4. YOLOv5 支持 VOC 数据集训练
  5. 支持 PPYOLOE 和 YOLOv7 模型推理和官方权重转化
  6. How-to 文档中新增 YOLOv5 替换 backbone 教程

新特性

  1. 新增 optimize_anchors 脚本 (#175)
  2. 新增 extract_subcoco 脚本 (#186)
  3. 新增 yolo2coco 转换脚本 (#161)
  4. 新增 dataset_analysis 脚本 (#172)
  5. 移除 Albu 版本限制 (#187)

Bug 修复

  1. 修复当设置 cfg.resume 时候不生效问题 (#221)
  2. 修复特征图可视化脚本中不显示 bbox 问题 (#204)
  3. 更新 RTMDet 的 metafile (#188)
  4. 修复 test_pipeline 中的可视化错误 (#166)
  5. 更新 badges (#140)

完善

  1. 优化 Readthedoc 显示页面 (#209)
  2. 为 base model 添加模块结构图的 docstring (#196)
  3. 支持 LoadAnnotations 中不包括任何实例逻辑 (#161)
  4. 更新 image_demo 脚本以支持文件夹和 url 路径 (#128)
  5. 更新 pre-commit hook (#129)

文档

  1. 将 yolov5_description.md、 yolov5_tutorial.md 和 visualization.md 翻译为英文 (#138, #198, #206)
  2. 新增部署相关中文文档 (#220)
  3. 更新 config.md、faq.md 和 pull_request_template.md (#190, #191, #200)
  4. 更新 article 页面 (#133)

视频

  1. 发布了特征图可视化视频
  2. 发布了 YOLOv5 配置文件解读视频
  3. 发布了 RTMDet-s 特征图可视化 demo 视频
  4. 发布了源码解读和必备调试技巧视频

贡献者

总共 14 位开发者参与了本次版本

谢谢 @imAzhou, @triple-Mu, @RangeKing, @PeterH0323, @xin-li-67, @Nioolek, @kitecats, @Bin-ze, @JiayuXu0, @cydiachen, @zhiqwang, @Zheng-LinXiao, @hhaAndroid, @wanghonglie

v0.1.1（29/9/2022)

基于 MMDetection 的 RTMDet 高精度低延时目标检测算法，我们也同步发布了 RTMDet，并提供了 RTMDet 原理和实现全解析中文文档

亮点

  1. 支持了 RTMDet
  2. 新增了 RTMDet 原理和实现全解析中文文档
  3. 支持对 backbone 自定义插件，并更新了 How-to 文档 (#75)

Bug 修复

  1. 修复一些文档错误 (#66, #72, #76, #83, #86)
  2. 修复权重链接错误 (#63)
  3. 修复 LetterResize 使用 imscale api 时候输出不符合预期的 bug (#105)

完善

  1. 缩减 docker 镜像尺寸 (#67)
  2. 简化 BaseMixImageTransform 中 Compose 逻辑 (#71)
  3. test 脚本支持 dump 结果 (#84)

贡献者

总共 13 位开发者参与了本次版本

谢谢 @wanghonglie, @hhaAndroid, @yang-0201, @PeterH0323, @RangeKing, @satuoqaq, @Zheng-LinXiao, @xin-li-67, @suibe-qingtian, @MambaWong, @MichaelCai0912, @rimoire, @Nioolek

v0.1.0（21/9/2022)

我们发布了 MMYOLO 开源库，其基于 MMEngine, MMCV 2.x 和 MMDetection 3.x 库. 目前实现了目标检测功能，后续会扩展为多任务。

亮点

  1. 支持 YOLOv5/YOLOX 训练，支持 YOLOv6 推理。部署即将支持。
  2. 重构了 MMDetection 的 YOLOX，提供了更快的训练和推理速度。
  3. 提供了详细入门和进阶教程, 包括 YOLOv5 从入门到部署、YOLOv5 算法原理和实现全解析、 特征图可视化等教程。