Ultralytics YOLOv8 يكمل عامه الأول: عام من الإنجازات والابتكارات

أبيرامي فينا

5 دقائق للقراءة

10 يناير 2024

في الذكرى السنوية الأولى لـ Ultralytics YOLOv8، نتأمل في تأثيره، وأين يمكن العثور على جميع الوثائق، وكيف يمكن العثور على نماذج القطارات وغير ذلك الكثير!

يصادف اليوم، 10 يناير 2024، مرور عام على إطلاق Ultralytics YOLOv8وحان وقت الاحتفال! لقد كان عامًا مثيرًا من الإنجازات وتخطي حدود الممكن. انضم إلينا ونحن نستعرض أبرز أحداث عام 2023 وما هو قادم في عام 2024.

التأمل في تأثير YOLOv8 في عام 2023

بيانات من السنة الأولى من YOLOv8
الشكل 1. تم تدريب 19 مليون نموذج YOLOv8 في عام 2023


لقيت حزمة YOLOv8 ترحيباً حاراً من قِبل عشاق الرؤية الحاسوبية المتحمسين والمجتمع ككل. في العام الماضي، تم تنزيل حزمة Ultralytics أكثر من 20 مليون مرة، مع تسجيل رقم قياسي بلغ 4 ملايين عملية تنزيل في شهر ديسمبر وحده. يسعد جلين يوتشر، المؤسس والرئيس التنفيذي للشركة، أن يشاركنا أن الاهتمام ب YOLOv8 مستمر في النمو، حيث يتم بدء أكثر من 1000 مهمة استدلالية كل ثانية من كل يوم! 

بالإضافة إلى إثارة الفضول والفضول، أثبت YOLOv8 أيضًا أنه مؤثر في التطبيقات العملية والواقعية. هذا العام، شهدنا هذا العام استفادة 5 ملايين مستخدم و15 مليار حدث من YOLOv8 في مختلف الصناعات والمجالات. من تحسين أنظمة المراقبة إلى التطورات المبتكرة في مجال الرعاية الصحية أو الزراعة أو التصنيع، يُحدث YOLOv8 ثورة في الصناعات على مستوى العالم.

توسيع مستندات YOLOv8

نحن نقرّب YOLOv8 إليك! وثائقنا متوفرة الآن بـ 11 لغة، مع أكثر من 200 صفحة مستندات، وتتوسع باستمرار لخدمة احتياجات مجتمعنا المتنوع بشكل أفضل! تتخطى وثائقنا الحدود وتتألف من أدلة إرشادية للمشاريع الواقعية التالية:

توضح المستندات أيضًا الدعم الذي توفره Ultralytics لمختلف مجموعات البيانات. على سبيل المثال، تم مؤخرًا إضافة مجموعة بيانات Open Images V7 التي تضم 600 فئة إلى قائمة مجموعات البيانات المدعومة. بالإضافة إلى ذلك، قمنا بتوفير نموذج مدرب مسبقًا لمجموعة بيانات Open Images V7 لتجربته!

إنشاء نماذج YOLOv8 المدربة حسب الطلب

بالإضافة إلى استخدام النماذج المدربة مسبقًا، يبحث المستخدمون أيضًا عن حلول الرؤية الحاسوبية المخصصة التي تحل مشاكل أعمال محددة للغاية. وقد برزت القدرة على تدريب نماذج YOLOv8 على بيانات مخصصة كميزة مهمة، وقد تم تدريب عدد مذهل من نماذج YOLOv8 بلغ 19 مليون نموذج في عام 2023. وقد تم تدريب هذه النماذج على مهام مختلفة، حيث تم تخصيص 64% منها لاكتشاف الأجسام، و20% لتجزئة الصور، و15% لتقدير الوضع، و1% لتصنيف الصور

هذه الأرقام ممكنة جزئياً لأن أي شخص يمكنه تدريب YOLOv8 بفضل منصة Ultralytics للتعلم الآلي بدون أي كود برمجي Ultralytics HUB - بغض النظر عن خبرته في البرمجة. يمكنك إنشاء نماذج متقدمة وتدريبها بسرعة دون الحاجة إلى أي كود برمجي على منصة Ultralytics HUB، والتي يمكن الوصول إليها على كل من الويب والجوال. بينما نحتفل بنجاحات YOLOv8، دعونا نلقي نظرة على كيفية تطور Ultralytics HUB خلال العام الماضي.

نمو شركة Ultralytics HUB في عام 2023

كان عام 2023 عاماً رائعاً بالنسبة لـ Ultralytics HUBمع 84 تحديثًا مؤثرًا للإصدار، كل واحد منها يوجهنا نحو وظائف وتجربة مستخدم أفضل. لقد كشفنا النقاب عن ميزات رئيسية مثل "Teams" للتعاون السلس، وإصدار Pro HUB الخاص بنا لإمكانيات محسنة، وسجل فواتير أوضح لراحة بالك المالية، ونظام جديد لتعليقات المستخدمين.

لم تكن إدارة نماذجك أسهل من أي وقت مضى. يمكنك الآن مقارنة النماذج ونقلها عند العمل على مشروع ما. لقد قمنا بتمكين المزيد من التنسيقات لنقدم لك خيارات مرنة لتصدير النماذج، وغير ذلك الكثير.

بخلاف الميزات الجديدة والمحسّنة، تم تخصيص الكثير من الوقت والطاقة لتحسين الميزات الحالية. على سبيل المثال، بفضل أولوية التحميل، تبدأ المنصة في العمل بسرعة البرق. وقد أُعيد تصميم العلامة التجارية وتجربة المستخدم الخاصة ب HUB للحصول على تجربة مذهلة بصرياً، كما تحتوي لوحة تحكم المستخدم على روابط سريعة وفيديو تمهيدي لبداية أكثر سلاسة. 

لقد تم تجديد إدارة مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات لتكون أكثر أماناً، وتم دمج المنصة مع تطبيق Ultralytics للحصول على تجربة أكثر سلاسة في التحويلات. وهذا على سبيل المثال لا الحصر!

شاشة Ultralytics HUB للمستخدمين
الشكل 2. لوحة تحكم المستخدم المحسّنة: روابط سريعة وفيديو تمهيدي لبداية أكثر سلاسة.


ونحن نخطو نحو عام 2024، نحن متحمسون لرؤية HUB ينمو أكثر مع دعمكم المستمر ومساهماتكم. دعونا نستكشف معاً ما هي الخطوة التالية ل YOLOv8! 

ماذا بعد YOLOv8 في عام 2024

اكتشف آخر التطورات، بما في ذلك إصدار YOLOv8.1، واستكشف ما يخبئه لك برنامج Ultralytics في عام 2024!

تقديم: مستكشف Ultralytics

في الوقت المناسب تمامًا للذكرى السنوية الأولى ل YOLOv8، سنصدر أداة جديدة تدعم YOLOv8 تسمى مستكشف Ultralytics. تعد هذه الأداة المبتكرة بتغيير طريقة استكشاف المستخدمين لمجموعات البيانات الخاصة بهم والتفاعل معها. يمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات Ultralytics Explorer أو واجهة المستخدم الرسومية لتتمكن من تصفية مجموعات البيانات الخاصة بك والبحث فيها باستخدام استعلامات SQL والبحث عن التشابه المتجه والبحث الدلالي. 

إحدى الميزات المثيرة في مستكشف Ultralytics هي مطابقة الصور. على سبيل المثال، يمكنك تحديد صورة في مجموعة بياناتك والعثور على جميع الصور في مجموعة بياناتك المشابهة لهذه الصورة. هذا يمكن أن يجعل فهم مجموعة بياناتك وإدارتها أسهل. 

لقطة شاشة لمستكشف Ultralytics مع مثال على مجموعة بيانات
الشكل 3. مستكشف Ultralytics الجديد


لنفترض أنك تريد رؤية جميع صور الزرافات في مجموعة بياناتك، يمكنك القيام بذلك ببضع نقرات! كما أنه يدعم مطابقة الصور المتعددة، مما يعني أنه عند تحديد عدة صور لمطابقتها - يتم حساب متوسط الصور.

يمكنك أيضًا كتابة استعلامات SQL للعثور على عدد محدد من الصور في مجموعة البيانات بتسميات محددة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا عندما تريد رؤية عينة من 10 صور من مجموعة البيانات مع تسمية مثل "كلب". يساعدك ذلك في الحصول على فكرة عن البيانات التي تم شرحها. 

ميزة أخرى مثيرة هي ميزة Ask AI. في حال لم تكن بارعًا في SQL، فهي تتيح لك استخدام ميزة الاستعلام دون الحاجة إلى SQL. على سبيل المثال، يمكنك أن تطلب من مُنشئ الاستعلام المدعوم بالذكاء الاصطناعي أن يعرض لك 100 صورة لشخص واحد وكلبين بالضبط، وسيقوم داخليًا بإنشاء الاستعلام وعرض نتائج الاستعلام. 

قال أيوش تشوراسيا، مستشار في Ultralytics، "أفضل ما في الأمر هو أنه نظرًا لأن واجهة برمجة تطبيقات Ultralytics Explorer نفسها مفتوحة المصدر، يمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات لإنشاء تطبيقات للتحقق من صحة مجموعة البيانات واستكشافها وغير ذلك. اطّلع على المزيد من التفاصيل حول مستكشف Ultralytics هنا.

مهمة جديدة من مهام YOLOv8: الكشف عن الكائنات الموجهة

يحقق YOLOv8 قفزة كبيرة إلى الأمام من خلال تقديم الكشف عن الكائنات الموجهةوالمعروف أيضًا باسم OBB. تم تصميم هذه الميزة المتقدمة لتقديم نتائج اكتشاف دقيقة، خاصةً للأجسام ذات الزوايا والدوران المختلفة. 

يعمل ذلك على تحسين متانة وموثوقية الكشف، خاصةً بالنسبة للأجسام المائلة مثل صور الاستشعار عن بُعد الجوية والكشف عن النصوص. يتميز OBB بقدرته على تحديد موقع الأجسام بدقة في الصور، مما يقلل من إدراج مناطق الخلفية. تعمل هذه الدقة على تحسين تصنيف الأجسام بشكل كبير من خلال تقليل ضوضاء الخلفية.

مشهد جوي لليخوت مع مربعات الربط الموجهة (OBB)
الشكل 4. مثال لمشهد جوي مع مربعات محددة موجهة (OBB).


يشاركنا جينغ تشيو، مهندس التعلم الآلي في Ultralytics، رؤيته حول أحدث ابتكاراتنا: "يكمن في قلب نموذج YOLOv8-OBB الجديد الأساس القوي لنموذج الكشف YOLOv8 الخاص بنا. وعلى الرغم من أنه يتضمن معلمات وحسابات إضافية، إلا أننا حرصنا على أن تظل سرعة الاستدلال فيه سريعة للتطبيقات في الوقت الفعلي، مما يعكس أداء نماذج الكشف القياسية لدينا. إنه سهل الاستخدام ويشترك في نفس واجهة برمجة التطبيقات، ولكنه يتميز بعلامة "obb" بسيطة، مما يجعل من السهل للغاية التدريب والتحقق من صحته والتنبؤ به وتصديره، على غرار مهامنا الأخرى.

نحن متحمسون أيضًا للإعلان عن توافق إضافي لتدريب نموذج على مجموعة بيانات DOTA v2. تعمّق في المزيد من التفاصيل هنا واستكشف كيف يوسع ذلك من قدرات YOLOv8.

نماذج تصنيف الصور المحسّنة

على الرغم من أهمية إضافة مهام جديدة ليدعمها YOLOv8، إلا أنه من الضروري أيضًا تحسين المهام الأصلية وتعزيزها. وتأكيدًا لهذا الرأي، تم تحسين مهمة تصنيف الصور التي يدعمها YOLOv8.

يسلط فاتح أكيون، مهندس التعلم الآلي في شركة Ultralytics، الضوء على ما يلي: "لقد قمنا بدمج عمليات تعزيز تصنيف SOTA في خطوط أنابيب التدريب في Ultralytics. وهذا يساعد على تحسين نتائج التصنيف. تمت إعادة تدريب نماذج تصنيف yolov8 الأساسية باستخدام خط الأنابيب الجديد."

إجراء تصنيف الصور
الشكل 5. صورة تعرض تصنيف الصور.


لمعرفة المزيد حول قدرة YOLOv8 على تصنيف الصور، راجع صفحة صفحة المستندات هذه. 

نحن نقبل الأمثلة التي يساهم بها المستخدمون!

كان أحد النجاحات الرئيسية التي حققها YOLOv8 في عام 2023 هو مقدار الحب والدعم والمساهمات من مجتمعنا. مع وجود أكثر من 225 مساهمة حتى الآن، نحن ممتنون لكل مساهمة ساعدت في تحسين YOLOv8 وتطويره. لقد دفعتنا مساهماتكم القيّمة إلى تحسين YOLOv8 وصقله، مما جعله أكثر قابلية للتكيف والاستجابة للاحتياجات والتحديات المتنوعة في مختلف الصناعات. 

مع دخولنا عام 2024، نحن متحمسون لتوسيع مستودع الأمثلة التي يساهم بها المستخدمون. إن مساهماتك محورية في معالجة سيناريوهات العالم الحقيقي حيث يمكن أن تكون الرؤية الحاسوبية حلاً. ندعوك إلى التعاون من خلال مشاركة حالات الاستخدام المبتكرة وقصص النجاح والتطبيقات الفريدة مع مجتمع YOLOv8 الأوسع. تلهم مساهماتك زملاءك المتحمسين وتوجه YOLOv8 نحو آفاق جديدة.

لنبني معًا مستودعًا نابضًا بالحياة من الأمثلة التي يساهم بها المستخدمون والتي تعرض تنوع YOLOv8 وتعكس إبداع مجتمعنا. يمكنك العثور على المزيد من الأمثلة والمساهمة في مستودعنا هنا. إذا كان لديك أي أسئلة حول المساهمة، يمكنك الاطلاع على دليلنا موجود لمساعدتك.

شكرًا لكم على دعمكم الثابت، ونتطلع إلى أن نشهد العام المقبل المذهل الذي ينتظر YOLOv8. ترقبوا المزيد من التحديثات والابتكارات والإنجازات التعاونية. نخب عام رائع قادم! 🚀

دعونا نبني المستقبل
للذكاء الاصطناعي معاً!

ابدأ رحلتك مع مستقبل التعلم الآلي

ابدأ مجاناً
تم نسخ الرابط إلى الحافظة