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mmyolo
mirror of https://github.com/open-mmlab/mmyolo.git
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Code Issues Projects Releases Wiki Activity
mmyolo/docs/zh_cn/notes/changelog.md

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Raw Blame History

更新日志

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。