# YoloV5

## 论文

无

## 模型结构

YoloV5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOV4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。

<img src=./Doc/YOLOV5_01.jpg style="zoom:100%;" align=middle>

## 算法原理

YoloV5模型的主要改进思路有以下几点：

- 输入端的Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图像缩放操作；
- 主干网络的Focus结构与CSP结构；
- Neck端的FPN+PAN结构；
- 输出端的损失函数GIOU_Loss以及预测框筛选的DIOU_nms。

## 环境配置

拉取镜像：

```plaintext
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/migraphx:4.0.0-centos7.6-dtk23.04.1-py38-latest
```

创建并启动容器：

```plaintext
docker run --shm-size 16g --network=host --name=yolov5_migraphx --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v $PWD/yolov5_migraphx:/home/yolov5_migraphx -it <Your Image ID> /bin/bash

# 激活dtk
source /opt/dtk/env.sh
```

## 数据集

根据提供的样本数据，进行目标检测。

## 推理

### Python版本推理

下面介绍如何运行Python代码示例，Python示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Python.md。

#### 设置环境变量

```
export PYTHONPATH=/opt/dtk/lib:$PYTHONPATH
```

#### 安装依赖

```
# 进入python示例目录
cd <path_to_yolov5_migraphx>/Python

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```

#### 运行示例

YoloV5模型的推理示例程序是YoloV5_infer_migraphx.py，使用如下命令运行该推理示例：

```
# 进入python目录
cd <path_to_yolov5_migraphx>

# 进入Python目录
cd Python/
```

1. 静态推理

```
python YoloV5_infer_migraphx.py --staticInfer
```

2. 动态推理

```
python YoloV5_infer_migraphx.py --dynamicInfer
```

### C++版本推理

下面介绍如何运行C++代码示例，C++示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Cpp.md。


#### 构建工程

```
rbuild build -d depend
```

#### 设置环境变量

将依赖库依赖加入环境变量LD_LIBRARY_PATH，在~/.bashrc中添加如下语句：

```
export LD_LIBRARY_PATH=<path_to_yolov5_migraphx>/depend/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH
```

然后执行:

```
source ~/.bashrc
```

#### 运行示例

YoloV5示例程序编译成功后，执行如下指令运行该示例：

```
# 进入yolov5 migraphx工程根目录
cd <path_to_yolov5_migraphx>

# 进入build目录
cd build/
```

1. 静态推理

```
./YOLOV5 0
```

2. 动态推理

```
./YOLOV5 1
```

## result

### Python版本

静态推理：

python程序运行结束后，会在当前目录生成YOLOV5静态推理检测结果可视化图像。

<img src="./Resource/Images/Result.jpg" alt="Result" style="zoom: 50%;" />

动态推理：

python程序运行结束后，会在当前目录生成YoloV5动态推理检测结果可视化图像。

<img src="./Resource/Images/Result0.jpg" alt="Result_2" style="zoom: 50%;" />

<img src="./Resource/Images/Result1.jpg" alt="Result1" style="zoom: 50%;" />

### C++版本

静态推理：

C++程序运行结束后，会在build目录生成YOLOV5静态推理检测结果可视化图像。

<img src="./Resource/Images/Result.jpg" alt="Result" style="zoom:50%;" />

动态推理：

C++程序运行结束后，会在build目录生成YoloV5动态shape推理检测结果可视化图像。

<img src="./Resource/Images/Result0.jpg" alt="Result" style="zoom:50%;" />

<img src="./Resource/Images/Result1.jpg" alt="Result" style="zoom:50%;" />

## 应用场景

### 算法类别

`目标检测`

### 热点应用行业

`交通`,`教育`,`化工`

## 源码仓库及问题反馈

https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/yolov5_migraphx

## 参考

https://github.com/ultralytics/yolov5
