بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
YOLOv5 يدفع بأحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا في مجال اكتشاف الأجسام إلى آفاق جديدة! نقدم لك إصدار YOLOv5 v6.2 الجديد YOLOv5 v6.2، بدءًا من نماذج التصنيف الجديدة، وقابلية تكرار التدريب، ودعم تظليل الأداء المعدنيMPS من Apple، إلى التكامل مع ClearML وDeci.
تحديثات مهمة لـ YOLOv5
لقد عملنا على تحسين بنية YOLO Vision AI المفضلة لديك منذ إصدارنا الأخير في فبراير 2022. هذه هي أهم التحديثات في الإصدار الأخير YOLOv5 v6.2:
نماذج التصنيف: تتوفر الآن نماذج التصنيف YOLOv5 ImageNet YOLOv5 ImageNet لأول مرة.
تسجيلClearML : التكامل مع أداة تعقب التجارب مفتوحة المصدر ClearML. سيؤدي التثبيت باستخدام pip install clearml إلى تمكين التكامل والسماح للمستخدمين track كل عملية تشغيل تدريبية في ClearML. وهذا بدوره يسمح للمستخدمين track ومقارنة عمليات التشغيل وحتى جدولة عمليات التشغيل عن بُعد.
معايير تصديرGPU : قياس جميع تنسيقات تصدير YOLOv5 mAP والسرعة) باستخدام python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt -الجهاز 0 لمعايير GPU أو -الجهاز CPU لمعايير CPU .
استنساخ التدريب: أصبح الآن تدريبYOLOv5 أحادي GPU معالجة معالجة النصوص الأحادية مع torch.12.0 قابلاً للتكرار بالكامل، ويمكن استخدام وسيطة جديدة -- بذرة (البذرة الافتراضية = 0).
دعم تظليل الأداء المعدني (MPS) من Apple: دعم MPS لأجهزة Apple M1/M2 باستخدام --device mps (الوظيفة الكاملة في انتظار تحديثات torch في pytorch).
نماذج تصنيف جديدة
يتمثل هدفنا الرئيسي من هذا الإصدار في تقديم عمليات سير عمل تصنيف YOLOv5 البسيطة، تمامًا مثل نماذج اكتشاف الأجسام الموجودة لدينا. تُعد نماذج YOLOv5 الجديدة في الإصدار 6.2 مجرد بداية، وسنواصل تحسينها من الآن فصاعدًا مع نماذج الكشف الحالية لدينا. نود أن نرحب بمساهماتكم في هذا الجهد!
يشتمل هذا الإصدار على 401 من العلاقات العامة من 41 مساهمًا منذ إصدارنا الأخير في فبراير 2022. وهو يضيف التدريب على التصنيف والتحقق من الصحة والتنبؤ والتصدير (إلى جميع التنسيقات الـ 11)، كما يوفر أيضًا نماذج YOLOv5m-cls وResNet (18، 34، 50، 101) وEfficientNet (b0-b3) ImageNet.
لقد قمنا بتدريب نماذج تصنيف YOLOv5 على ImageNet لمدة 90 حقبة باستخدام مثيل 4xA100، وقمنا بتدريب نماذج ResNet وEfficientNet جنبًا إلى جنب مع نفس إعدادات التدريب الافتراضية للمقارنة. قمنا بتصدير جميع النماذج إلى ONNX FP32 لاختبارات سرعة CPU وإلى TensorRT FP16 لاختبارات سرعة GPU . أجرينا جميع اختبارات السرعة على Google Colab Pro لسهولة التكرار.
ما التالي من Ultralytics
من المقرر أن يصدر الإصدار التالي، الإصدار 6.3 في سبتمبر 2022، وسيوفر دعمًا رسميًا لتجزئة المثيل إلى YOLOv5 مع إصدار الإصدار الرئيسي v7.0 في وقت لاحق من هذا العام لتحديث البنى عبر جميع المهام الثلاث - التصنيف والكشف والتجزئة.
قم بزيارة مستودع GitHub مفتوح المصدر YOLOv5 الخاص بنا للبقاء على اطلاع دائم ومعرفة المزيد عن هذا الإصدار.
