YOLOv5目标检测源码已发布

YOLOv5目标检测源码正式发布！

https://github.com/ultralytics/yolov5

此存储库致力于推动未来目标检测方法的高精度开源研究，并融合了在先前YOLO存储库中，针对自定义客户机数据集训练数千个模型所积累的经验与优化后的最佳实践https://github.com/ultralytics/yolov3。所有代码和模型都在积极开发中，可能会被修改或删除，恕不另行通知。使用风险自负。

更新内容：

2020年5月27日：正式对外发布。yolov3 spp（发布协议）在所有已知的yolo实现中达到了当前最优性能，而yolov5系列将在2020年第2/3季度展开架构层面的研究与开发，以进一步提升整体性能。此次更新可能引入来自yolov4的CSP瓶颈结构，以及PANet或BiFPN head等特性。

2020年5月24日：已完成对yolov5s/x和yolov3-spp的训练。然而，在训练过程中发现yolov5m/l出现了早期过拟合现象，同时代码137处的docker运行提前终止，具体原因尚不清楚。此外，由于早期过拟合问题，yolov5l的表现未能超越yolov3 spp，其背后的原因也尚未明确。

2020年4月1日：正式启动开发一套完全基于PyTorch、具备可扩展性的未来模型体系，该体系以yolov3/4为基础，并涵盖小型、中型、大型及超大型等