v2.2-训练时评估、新增评估门限、新增参数计算。

重要更新

• 增加了训练时评估，可以在train.py进行开关或者调整评估周期。
• 更新了评估代码，可以设置计算Recall和Precision的门限。
• 在summary.py新增网络各类参数计算。
• 增加保存权值的方法，loss最低、最近一次等。
• 新增大量注释。

v2.1 -添加了DDP、目标数量计算、EMA

更新特点

• 支持多GPU训练，DP和DDP均可。
• 新增各个种类目标数量计算，在predict.py中的count开启。
• 新增heatmap，支持热力图预测。
• 将正样本匹配过程加入dataloader，加快正样本匹配速度，加强训练速度。
• 加入EMA，训练效果得到提升。
• 修复EMA在Init_epoch不为0时的bug。

v1.3 -不同尺寸模型、mosaic、step、cos学习率下降等

仓库特点

• 支持不同尺寸模型训练，分别为s、m、l、x版本的yolov5。
• 支持step、cos学习率下降法。
• 支持adam、sgd优化器选择。
• 支持学习率根据batch_size自适应调整。
• 支持不同预测模式的选择，单张图片预测、文件夹预测、视频预测、图片裁剪。
• 更新summary.py文件，用于观看网络结构。
• 增加了.gitignore。

Weights of yolov5

v1.0

Update README.md