One-YOLOv5 v1.2.0发布：支持分类、检测、实例分割

One-YOLOv5 v1.2.0正式发布。完整更新列表请查看链接：https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/releases/tag/v1.2.0，欢迎体验新版本，期待你的反馈。

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新版本特性

1. 同步了Ultralytics YOLOv5的上游分支v7.0，同时支持分类、目标检测、实例分割任务

2. 支持flask_rest_api

3. 支持使用 wandb 对实验跟踪和可视化功能 

4. oneflow_hub_support_pilimage 

5.为每个batch的compute_loss部分减少一次h2d和cpu slice_update操作 

6. 优化 bbox_iou 函数和模型滑动平均部分，大幅提升训练性能 (一块RTX 3090加速训练YOLOv5s，时间减少11个小时，速度提升20%)

7. 兼容FlowFlops，训练时可以展示模型的FLOPs 

(基于 Flowflops 详解深度学习网络的 FLOPs 和 MACs 计算方案)

原图	目标检测: 目标检测是指从图像中检测出多个物体并标记它们