أتمّ Ultralytics YOLOv8 عامه الأول: عام من الإنجازات والابتكارات

يصادف اليوم، 10 يناير 2024، مرور عام على إطلاق Ultralytics YOLOv8، وحان وقت الاحتفال! لقد كان عامًا حافلًا بالإنجازات وتوسيع آفاق الممكن. انضم إلينا لاستعراض أبرز محطات عام 2023 وما ينتظرنا في 2024.

استعراض أثر Ultralytics YOLOv8 في عام 2023#

الشكل 1. تدريب 19 مليون نموذج Ultralytics YOLOv8 في عام 2023.

حظي YOLOv8 بترحيب واسع من عشاق الرؤية الحاسوبية والمجتمع عمومًا. وخلال العام الماضي، جرى تنزيل حزمة Ultralytics أكثر من 20 مليون مرة، وسُجّل رقم قياسي بلغ 4 ملايين عملية تنزيل في ديسمبر وحده. ويسعد Glenn Jocher، مؤسسنا ورئيسنا التنفيذي، أن يشارككم استمرار تنامي الاهتمام بـ YOLOv8، إذ يبدأ أكثر من 1,000 استدلال في كل ثانية من كل يوم!

إلى جانب إثارة الاهتمام والفضول، أثبت Ultralytics YOLOv8 أثره أيضًا في التطبيقات العملية الواقعية. وقد استفاد هذا العام 5 ملايين مستخدم و15 مليار حدث من YOLOv8 عبر قطاعات ومجالات متنوعة. فمن تحسين أنظمة المراقبة إلى إحراز تقدم في الرعاية الصحية والزراعة والتصنيع، يُحدث YOLOv8 أثرًا في القطاعات حول العالم.

توسيع وثائق Ultralytics YOLOv8#

نقرّب Ultralytics YOLOv8 إليكم! أصبحت وثائقنا متاحة الآن بـ 11 لغة، وتضم أكثر من 200 صفحة، وتتوسع باستمرار لتلبية احتياجات مجتمعنا المتنوع على نحو أفضل! وتتجاوز وثائقنا المألوف، إذ تتضمن أدلة للمشاريع الواقعية التالية:

• عدّ الأجسام
• الخرائط الحرارية
• إحصاء المناطق
• تقدير السرعة
• حساب المسافة

توضح الوثائق أيضًا الدعم الذي توفره Ultralytics لمجموعات بيانات متنوعة. فعلى سبيل المثال، أُضيف مؤخرًا مجموعة بيانات Open Images V7، التي تضم 600 فئة، إلى قائمة مجموعات البيانات المدعومة. كما أتحنا نموذجًا مدرّبًا مسبقًا لمجموعة بيانات Open Images V7 لتجربته!

إنشاء نماذج Ultralytics YOLOv8 مخصصة ومدرّبة#

إلى جانب استخدام النماذج المدرّبة مسبقًا، يبحث المستخدمون أيضًا عن حلول مخصصة للرؤية الحاسوبية تعالج تحديات أعمال محددة للغاية. وقد برزت إمكانية تدريب نماذج Ultralytics YOLOv8 على بيانات مخصصة بوصفها ميزة مهمة، إذ دُرّب 19 مليون نموذج YOLOv8 في عام 2023. ودُرّبت هذه النماذج على مهام متنوعة، خُصص 64% منها لـاكتشاف الكائنات، و20% لـتجزئة الصور، و15% لـتقدير الوضعية، و1% لـتصنيف الصور.

أصبحت هذه الأرقام ممكنة جزئيًا لأن أي شخص يستطيع تدريب YOLOv8 بفضل منصة تعلّم الآلة بلا برمجة من Ultralytics، وهي Ultralytics HUB (المعروفة الآن باسم Ultralytics Platform)، بصرف النظر عن مستوى خبرته في البرمجة. ويمكنك إنشاء نماذج متقدمة وتدريبها بسرعة على Ultralytics HUB دون الحاجة إلى كتابة أي شيفرة، إذ يمكن الوصول إلى المنصة عبر الويب والأجهزة المحمولة. وبينما نحتفل بإنجازات YOLOv8، دعونا نلقِ نظرة أيضًا على تطور Ultralytics HUB خلال العام الماضي.

نمو Ultralytics HUB في عام 2023#

كان عام 2023 عامًا رائعًا لـ Ultralytics HUB، إذ شهد 84 تحديثًا مؤثرًا للإصدارات، أسهم كل منها في تحسين الوظائف وتجربة المستخدم. وكشفنا عن ميزات رئيسية مثل «الفرق» للتعاون، وإصدار HUB Pro لتعزيز الإمكانات، وسجل فوترة أوضح، ونظام جديد لملاحظات المستخدمين.

لم تكن إدارة النماذج أسهل من الآن. يمكنك الآن مقارنة النماذج ونقلها عند العمل على مشروع. كما أتحنا مزيدًا من التنسيقات لنقدم لك خيارات مرنة لتصدير النماذج، وغير ذلك الكثير.

إلى جانب إضافة ميزات جديدة وتحسينها، خُصص الكثير من الوقت والجهد لتحسين الميزات الحالية. فعلى سبيل المثال، بفضل التحميل ذي الأولوية، أصبحت المنصة تبدأ العمل بسرعة أكبر بكثير. وأُعيد تصميم الهوية البصرية وتجربة المستخدم في HUB لتوفير تجربة أكثر وضوحًا، كما أُضيفت إلى لوحة معلومات المستخدم روابط سريعة وفيديو تعريفي لتسهيل البدء.

أُعيد تصميم إدارة مفاتيح API لتصبح أكثر أمانًا، ودُمجت المنصة مع تطبيق Ultralytics لتوفير تجربة انتقال أكثر سلاسة بينهما. وهذه ليست سوى أمثلة قليلة!

الشكل 2. لوحة معلومات محسّنة للمستخدم: روابط سريعة وفيديو تعريفي لتسهيل البدء.

مع دخولنا عام 2024، نتطلع بحماس إلى مواصلة نمو HUB بدعمكم وملاحظاتكم. دعونا نستكشف معًا الخطوات التالية لـ Ultralytics YOLOv8!

ما الخطوة التالية لـ Ultralytics YOLOv8 في عام 2024؟#

تعرّف على أحدث التطورات، ومنها إصدار YOLOv8.1، واستكشف ما تخبئه Ultralytics لعام 2024!

نقدّم: Ultralytics Explorer#

بالتزامن مع الذكرى السنوية الأولى لـ YOLOv8، نطلق أداة جديدة تدعم YOLOv8 تُسمى Ultralytics Explorer. تعد هذه الأداة المبتكرة بتغيير طريقة استكشاف المستخدمين لمجموعات البيانات والتفاعل معها. يمكنك استخدام واجهة برمجة تطبيقات Ultralytics Explorer أو واجهة المستخدم الرسومية (GUI) لتصفية مجموعات البيانات والبحث فيها باستخدام استعلامات SQL والبحث عن تشابه المتجهات والبحث الدلالي.

ومن الميزات المشوقة في Ultralytics Explorer مطابقة الصور. على سبيل المثال، يمكنك تحديد صورة في مجموعة البيانات والعثور على جميع الصور المشابهة لها في مجموعة البيانات. وهذا يسهل فهم مجموعة البيانات وإدارتها.

الشكل 3. Ultralytics Explorer الجديد.

إذا أردت الاطلاع على جميع صور الزرافات في مجموعة بياناتك، فيمكنك ذلك ببضع نقرات! وتدعم الأداة أيضًا مطابقة صور متعددة؛ أي إنها تحسب متوسط الصور عند تحديد صور متعددة للمطابقة.

يمكنك أيضًا كتابة استعلامات SQL للعثور على عدد محدد من الصور ذات تسميات معينة في مجموعة البيانات. وقد يكون ذلك مفيدًا عندما تريد عرض عينة من 10 صور من مجموعة البيانات تحمل تسمية مثل «dog». ويساعدك هذا على تكوين فكرة عن البيانات التي خضعت للتوسيم.

ومن الميزات المشوقة الأخرى ميزة «اسأل الذكاء الاصطناعي». فإذا لم تكن متمكنًا من SQL، تتيح لك هذه الميزة استخدام وظيفة الاستعلام من دون الحاجة إلى SQL. فعلى سبيل المثال، يمكنك أن تطلب من مولّد الاستعلامات المدعوم بالذكاء الاصطناعي عرض 100 صورة تضم شخصًا واحدًا بالضبط وكلبين، وسيُنشئ الاستعلام داخليًا ويعرض نتائج الاستعلام.

قال Ayush Chaurasia، مستشار في Ultralytics: «أفضل ما في الأمر أن واجهة برمجة تطبيقات Ultralytics Explorer مفتوحة المصدر بحد ذاتها، لذا يمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات لإنشاء تطبيقات للتحقق من مجموعات البيانات واستكشافها وغير ذلك». راجع وثائق Ultralytics Explorer لمزيد من التفاصيل.

مهمة جديدة في Ultralytics YOLOv8: كشف الكائنات الموجّهة#

تخطو Ultralytics YOLOv8 خطوة مهمة إلى الأمام بإضافة كشف الكائنات الموجّهة، المعروف أيضًا باسم OBB. صُممت هذه الميزة المتقدمة لتقديم نتائج كشف دقيقة، لا سيما للكائنات ذات الزوايا والدورانات المتنوعة.

يعزز هذا متانة الاكتشاف وموثوقيته، خصوصًا للأجسام المائلة، مثل الصور الجوية للاستشعار عن بُعد واكتشاف النصوص. وتتميز صناديق الإحاطة الموجّهة (OBB) بقدرتها على تحديد مواقع الأجسام في الصور بدقة، مع تقليل إدراج مناطق الخلفية. وتعزز هذه الدقة تصنيف الأجسام بدرجة كبيرة من خلال الحد من ضوضاء الخلفية.

الشكل 4. مثال على مشهد جوي باستخدام مربعات إحاطة موجّهة (OBB).

يشارك جينغ تشيو، مهندس تعلم آلي في Ultralytics، رؤيته حول أحدث ابتكاراتنا: «يقوم نموذج YOLOv8-OBB الجديد على الأساس المتين لنموذج الكشف YOLOv8. ورغم احتوائه على معلمات وحسابات إضافية، حرصنا على أن تظل سرعة الاستدلال عالية للتطبيقات الآنية، بما يضاهي أداء نماذج الكشف القياسية لدينا. وهو سهل الاستخدام ويشترك في واجهة API نفسها، لكن يُشار إليه بعلامة 'obb' بسيطة، ما يجعل تدريبه والتحقق من صحته وإجراء التنبؤات وتصديره أمرًا في غاية السهولة، على غرار مهامنا الأخرى».

يسرّنا أيضًا الإعلان عن إضافة التوافق مع تدريب النماذج على مجموعة بيانات DOTA v2. راجع وثائق مجموعة بيانات DOTA v2 لاستكشاف كيفية توسيع ذلك لإمكانات Ultralytics YOLOv8.

نماذج محسّنة لتصنيف الصور#

على الرغم من أهمية إضافة مهام جديدة يدعمها Ultralytics YOLOv8، فإن تحسين المهام الأصلية وتطويرها لا يقل أهمية. وانطلاقًا من هذا المبدأ، حُسّنت مهمة تصنيف الصور التي يدعمها YOLOv8.

يوضح فاتح أكيون، مهندس تعلم آلي في Ultralytics: «دمجنا أحدث تقنيات تعزيز التصنيف ضمن مسارات تدريب Ultralytics. ويساعد ذلك على تحسين درجات التصنيف. وأُعيد تدريب نماذج تصنيف yolov8 الأساسية باستخدام المسار الجديد».

الشكل 5. صورة توضح تصنيف الصور.

لمعرفة المزيد عن قدرة Ultralytics YOLOv8 على تصنيف الصور، اطّلع على وثائق تصنيف الصور في YOLOv8.

نستقبل أمثلة يساهم بها المستخدمون!#

من أبرز نجاحات Ultralytics YOLOv8 في عام 2023 حجم المحبة والدعم والمساهمات التي قدمها مجتمعنا. ومع تجاوز عدد المساهمات 225 حتى الآن، نثمّن كل مساهمة أسهمت في تنقيح YOLOv8 وتحسينه. وقد دفعتنا مدخلاتكم القيّمة إلى تنقيح YOLOv8 وتحسينه بدقة، ما جعله أكثر قابلية للتكيف والاستجابة للاحتياجات والتحديات المتفاوتة في مختلف القطاعات.

مع دخولنا عام 2024، نتطلع بحماس إلى توسيع مستودع الأمثلة التي يساهم بها المستخدمون. فمساهماتكم محورية في معالجة سيناريوهات العالم الحقيقي التي يمكن أن تكون الرؤية الحاسوبية حلًا لها. ندعوكم إلى التعاون عبر مشاركة حالات الاستخدام المبتكرة وقصص النجاح والتطبيقات الفريدة مع مجتمع Ultralytics YOLOv8 الأوسع. تلهم مساهماتكم المهتمين الآخرين وتوجّه YOLOv8 نحو آفاق جديدة.

لنبنِ معًا مستودعًا حيويًا للأمثلة التي يساهم بها المستخدمون، لعرض تنوع استخدامات Ultralytics YOLOv8 وتجسيد إبداع مجتمعنا. يمكنك العثور على مزيد من الأمثلة والمساهمة عبر مستودع الأمثلة. وإذا كانت لديك أسئلة حول المساهمة، فإن دليلنا موجود لمساعدتك.

شكرًا لكم على دعمكم المتواصل، ونتطلع إلى عام مذهل قادم لـ Ultralytics YOLOv8. ترقبوا المزيد من التحديثات والابتكارات والإنجازات المشتركة. نتمنى لكم عامًا رائعًا!