MindYOLO

MindYOLO是MindSpore Lab开发的AI套件，实现了最先进的YOLO系列算法，查看支持的模型算法。

MindYOLO使用Python语言编写，基于 MindSpore AI框架开发。

master 分支配套 MindSpore 2.0。

新特性

• 2023/06/15

1. 支持 YOLOv3/v4/v5/v7/v8/X 等6个模型，发布了23个模型weights，详情请参考 MODEL ZOO。
2. 配套 MindSpore 2.0。
3. 支持 MindSpore lite 2.0 推理。
4. 新的教程文档上线！

基准和模型仓库

查看 MODEL ZOO.

支持的算法

• YOLOv8
• YOLOv7
• YOLOX
• YOLOv5
• YOLOv4
• YOLOv3

安装

查看 INSTALLATION

快速入门

查看 GETTING STARTED

了解 MindYOLO 的更多信息

敬请期待

注意

⚠️当前版本基于GRAPH的静态Shape。后续将添加PYNATIVE的动态Shape支持，敬请期待。

贡献方式

我们感谢开发者用户的所有贡献，包括提issue和PR，一起让MindYOLO变得更好。

贡献指南请参考CONTRIBUTING.md。

许可证

MindYOLO遵循Apache License 2.0开源协议。

致谢

MindYOLO是一个欢迎任何贡献和反馈的开源项目。我们希望通过提供灵活且标准化的工具包来重新实现现有方法和开发新的实时目标检测方法，从而为不断发展的研究社区服务。

引用

如果你觉得MindYOLO对你的项目有帮助，请考虑引用：

@misc{MindSpore Object Detection YOLO 2023,
    title={{MindSpore Object Detection YOLO}:MindSpore Object Detection YOLO Toolbox and Benchmark},
    author={MindSpore YOLO Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/mindspore-lab/mindyolo}},
    year={2023}
}

网友提问

【A800 9000】【MinsSpore】根据Readme描述进行YoloV5模型训练后推理，训练失败报错