الفائزون في مسابقة تصدير Ultralytics YOLOv5

بهدف مساعدة الجميع على تدريب ونشر أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية بسهولة، قمنا بتنظيم أول مسابقة لتصدير YOLOv5 من Ultralytics. نحن نقدر التواصل مع أعضاء مجتمعنا مفتوح المصدر وننبهر دائماً بالتطبيقات العديدة التي ينشئها المستخدمون.

Link to this sectionالموعد النهائي#

استمرت المسابقة من 17 مايو 2021 إلى 31 أغسطس 2021 في تمام الساعة 24:00 بالتوقيت العالمي المنسق (UTC). بعد هذا التاريخ، أُغلقت المسابقة ولم تعد أي مشاركات إضافية مؤهلة للحصول على الجوائز المالية.

Link to this sectionالتقييم#

جرت عملية التقييم من 1 سبتمبر 2021 إلى 16 سبتمبر 2021. وقد قام فريقنا بفحص كل مشاركة بدقة.

Link to this sectionجوائز بقيمة 10,000 دولار#

حصلت أفضل مشاركة في الفئات على كامل مبالغ الجائزة البالغة 2000.00 دولار (2000.00 دولار أمريكي) من Ultralytics لتلك الفئة.

Link to this section5 فئات#

بمساعدة مجتمعنا المذهل، أنشأنا سابقاً 5 فئات تمثل سيناريوهات النشر الأكثر شيوعاً في العالم الحقيقي لنماذج YOLOv5، بما في ذلك Jetson Nano، وRaspberry Pi، وGoogle Edge TPU، وDesktop CPU، وأجهزة Android Edge.

Link to this sectionالمشاركات#

قام المشاركون بإنشاء مستودع GitHub عام لمشاركتهم، وتعيين رخصة مفتوحة المصدر لعملهم، ونشر مشاركتهم مباشرة في أحد سلاسل مشاركات مسابقة التصدير الرسمية الخمس للسماح للمجتمع بالتصويت. لاحظ أن هذه السلاسل كانت مخصصة للمشاركات الرسمية فقط. تم طرح الأسئلة أو التعليقات العامة مباشرة في هذه السلسلة، أو في نقاش جديد. روابط المشاركات:

1. NVIDIA Jetson Nano

2. Google Edge TPU

3. Raspberry Pi

4. Intel/AMD CPU

5. Android

Link to this sectionالفائزون في المسابقة#

بعد الكثير من التفكير، قررنا اختيار الفائزين لكل فئة من الفئات الخمس، والتي تمثل سيناريوهات النشر الأكثر شيوعاً في العالم الحقيقي لنماذج YOLOv5. تم التواصل مع جميع المشاركين شخصياً وتم صرف الجوائز للفائزين بعد ذلك. اليوم، يسعدنا أخيراً مشاركة أفضل الحلول معكم!

Link to this sectionNVIDIA Jetson Nano#

الجائزة: 2000 دولار

Alexander Mamaev

Link to this sectionGoogle Edge TPU#

الجائزة: 2000 دولار

Josh Veitch-Michaelis

Link to this sectionAndroid#

الجائزة: 2000 دولار

Yasuhiro Nitta

Link to this sectionRaspberry Pi#

الجائزة: 2000 دولار

لا يوجد فائز *

Link to this sectionIntel/AMD CPU#

الجائزة: 2000 دولار

لا يوجد فائز *

*لم تستوفِ المشاركات في هذه الفئة الحد الأدنى من المتطلبات في كل معيار من معايير التقييم. لذلك، لم يتم اختيار فائز لهذه الفئة هذه المرة، ومع ذلك، ستكون هناك المزيد من الفرص للمشاركين للتنافس مرة أخرى في المستقبل.

تهانينا للفائزين! تأكدوا من زيارة مستودعاتهم.

"مكتبة YOLOv5 رائعة - يتم تحديثها يومياً تقريباً، والنماذج تعمل بشكل جيد، وتجربة المستخدم تتحسن باستمرار. الكثير من أبحاثي تتضمن نشر تعلم الآلة (ML) على الأجهزة المضمنة، وقد عملت مع EdgeTPU سابقاً، لذلك بدا هذا تحدياً ممتعاً." Josh Veitch-Michaelis

نود أيضاً أن نتوجه بشكر كبير لكل من شارك في مسابقة التصدير الخاصة بنا! نحن محظوظون بوجود العديد من الأعضاء القيمين في مجتمعنا مفتوح المصدر. إن مساهماتكم جميعاً هي ما يجعل مجتمعنا عظيماً.

ابقوا مذهلين واستمروا في الإبداع! 🚀

Link to this sectionالتقييم#

تم الحكم على مشاركات مسابقة التصدير بناءً على عدة معايير: بساطة وقابلية تكرار طرق التصدير، جودة التوثيق، جودة التصدير، وسرعة ودقة النماذج المصدرة. تم تقييم هذه المشاركات بعد ذلك من قبل الفريق هنا في Ultralytics ومن خلال تعليقات المجتمع.

Link to this sectionجودة التصدير (20%)#

أبسط تصدير سيكون له أقل عدد من الخطوات، ويتطلب أقل عدد من الوسائط/المعاملات، ويستخدم أقل عدد من الحزم المستوردة، ويمكن تنفيذه بأقل قدر من الكود.

Link to this sectionجودة التوثيق (20%)#

يجب توثيق المشاركات جيداً باستخدام ملف توثيق بصيغة markdown. يجب شرح كل خطوة، بما في ذلك الإعداد/المتطلبات، وأي إعدادات/وسائط، وخطوات التصدير، وإعداد بيئة النشر، إذا كان ذلك منطبقاً.

Link to this sectionجودة المشاركة (20%)#

يجب تضمين كل جانب من جوانب التصدير والنشر، بدءاً من نموذج yolov5s.pt رسمي. بالنسبة للبيئات التي تتطلب متطلبات خاصة، مثل Jetson Nano، يجب توفير وتوثيق جميع الحزم و/أو صور Docker. بالنسبة لعمليات نشر Android، يجب أيضاً تضمين تطبيق مرجعي لنظام Android. يجب أن تتضمن المشاركة 100% مما هو مطلوب لتصدير واستخدام نموذج YOLOv5 بالكامل.

Link to this sectionسرعة ودقة النموذج المنشور (40%)#

يجب أن تعيد النماذج المنشورة نتائج استنتاج متطابقة تقريباً مع نماذج PyTorch الرسمية لـ YOLOv5 (أي الاستنتاج باستخدام python detect.py --weights yolov5s.pt). سيتم تحليل دقة الحلول المنشورة على مجموعة اختبار احترازية من صور Ultralytics غير المتاحة للجمهور. السرعة مهمة جداً أيضاً، حيث يتم تفضيل حلول النشر الأسرع بشكل كبير. بالنسبة لنظام Android، ستحصل عمليات التصدير إلى مفوضات GPU، وNNAPI، وHexagon على أعلى درجات التقييم هنا.