أصبح YOLOv5 أقوى في الإصدار 6.1!

فريق Ultralytics

3 دقائق للقراءة

22 فبراير 2022

استكشف YOLOv5 الإصدار 6.1 من YOLOv5 من Ultralytics للحصول على تحسينات متطورة في مجال الذكاء الاصطناعي البصري، والتي تتميز بدعم TensorRT و TensorFlow Edge TPU والمزيد.

إصدار YOLOv5 v6.1 YOLOv5 v6.1

بصفتنا روادًا في مجال الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي، يسر Ultralytics الإعلان عن أحدث التطورات في تقنية YOLO (أنت تنظر مرة واحدة فقط) الرائدة لدينا. من خلال إصدار YOLOv5 v6.1، قمنا بضبط بنيتنا لتعزيز البساطة والسرعة والقوة، مما يضمن بقاء تقنيتنا في طليعة الابتكار. لقد أرسى إصدارنا الأخير في أكتوبر 2021 الأساس لهذه التطورات، والآن نحن فخورون بتقديم هذه التحديثات المهمة التي تعيد تعريف سهولة استخدام YOLO وأدائه.

تحديثات مهمة

استمرارًا لسعينا الدؤوب للتميز في مجال الذكاء الاصطناعي للرؤية، هذه هي التحسينات الرائدة التي ستجدها في YOLOv5 v6.1:

  • دعم TensorRT: تكامل محسّن لصادرات نماذج TensorFlow و Keras و TFLite و TF.js باستخدام python export.py --include saved_model pb tflite tfjs(#5699 بواسطةimyhxy). يعد هذا إنجازًا مهمًا حيث إن TensorRT من NVIDIA هو مُحسِّن استدلالي عالي الأداء للتعلم العميق ووقت تشغيل يوفر زمن استجابة منخفض وإنتاجية عالية لتطبيقات التعلم العميق.
  • دعم TensorFlow Edge TPU ⭐ جديد: تقديم نموذج YOLOv5n الجديد الأصغر حجمًا (1.9 مليون بارامز) الذي يقل عن YOLOv5s (7.5 مليون بارامز) من حيث التعقيد، ومع ذلك يتألق في قدرته على التصدير إلى حجم 2.1 ميغابايت فقط INT8. يعد هذا مثاليًا بشكل خاص للحلول المحمولة فائقة الخفة، مما يجعل التعلم الآلي القوي في أقصى حدود التكنولوجيا(#3630 بواسطة @zldrobit).
  • دعم OpenVINO: أصبحت نماذج YOLOv5 ONNX الآن متوافقة، مع OpenVINO، يمكن للنماذج الآن تسخير القوة الكاملة لوحدات المعالجة المركزية Intel ووحدات معالجة الرسومات المدمجة لمجموعة متنوعة من التطبيقات(#6057 بواسطة @glenn-jocher).
  • معايير التصدير: لقد قدمنا أداة قياس مرجعية جديدة لتقييم mAP (متوسط الدقة المتوسطة) والسرعة عبر جميع تنسيقات تصدير YOLOv5 باستخدام python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. تعمل حاليًا على وحدات المعالجة المركزية، ونخطط لتوسيع نطاقها لتشمل معايير وحدة معالجة الرسومات في التحديثات المستقبلية(#6613 بواسطة @glenn-jocher).
  • المعلمات الفائقة: لقد تم إجراء تعديل طفيف ولكنه حاسم على المعلمات الفائقة لدينا - في hyp-scratch-large.yaml تم تخفيض عامل معدل التعلم (lrf) من 0.2 إلى 0.1(#6525 بواسطة @glenn-jocher).
  • التدريب: تم تحديث جدولة معدل التعلم الافتراضي (LR) إلى دورة واحدة خطية، واستبدال الدورة الواحدة السابقة بجيب التمام، لتحسين نتائج التدريب(#6729 بواسطة @glenn-jocher).
ميزات YOLOv5 v6.1 YOLOv5 v6.1

كشف النقاب عن مجموعة كاملة من دعمنا عبر تنسيقات مختلفة، يعمل YOLOv5 الآن رسميًا مع 11 تنسيقًا، ولا يدعم التصدير فحسب، بل يدعم أيضًا الاستدلال باستخدام detect.py وPyTorch Hub، والتحقق من صحة ملف تعريف mAP والسرعة:

  • ✅ PyTorch
  • ✅ تورش سكريبت
  • ✅ ONNX
  • ✅ OpenVINO
  • ✅ TensorRT
  • ✅ CoreML
  • ✅ نموذج تينسورفلو المحفوظ
  • ✅ TensorFlow GraphDef
  • ✅ تينسورفلو لايت
  • ✅ TensorFlow Edge TPU
  • ✅ TensorFlow.js

معاً من أجل الذكاء الاصطناعي للجميع

في شركة Ultralytics، لا تدفعنا الرغبة في الريادة فحسب، بل الشغف بالمشاركة والمساهمة في المجتمع. لقد لعبت عائلة YOLOv5 دورًا أساسيًا في رحلتنا، حيث دعمتنا خلال الانتصارات والتحديات على حد سواء. هذا التحديث هو انتصار جماعي، يمثل العمل الشاق لـ 271 من العلاقات العامة من 48 مساهمًا جديدًا. نحن ملتزمون بمهمتنا المتمثلة في إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي، وجعله متاحاً للجميع.

انضم إلى ثورة رؤية الذكاء الاصطناعي

نحن نبحث باستمرار عن المواهب للانضمام إلى صفوفنا وندعو إلى التعاون في مشاريعنا مفتوحة المصدر. إذا كنت مهتمًا بأن تصبح جزءًا من فريق الذكاء الاصطناعي الأكثر ريادة في مجال الذكاء الاصطناعي، استكشف صفحة الوظائف لدينا أو فكر في المساهمة في YOLOv5.

من المتحمسين للذكاء الاصطناعي إلى أكثر الكائنات شهرة في عام 2022

في هذا العام، حقق مستودع Ultralytics/YOLOv5 الخاص بنا إنجازًا مهمًا هذا العام بتجاوزه مستودع جوزيف ريدمون pjreddie/darknet YOLOv3 من حيث العدد الإجمالي لنجوم GitHub، حيث يضم الآن أكثر من 22.4 ألف نجمة. وهذا دليل على ثقة المجتمع وحماسه، وهو ما يحفزنا على الاستمرار في دفع حدود Vision AI. نحن فخورون للغاية بمواصلة إرث You Only Look Only Once (انظر مرة واحدة فقط ).

قم بزيارة مستودع YOLOv5 GitHub للحصول على تفاصيل شاملة حول الإصدار الجديد وانضم إلى مجتمعنا النابض بالحياة من عشاق اكتشاف كائنات YOLO.

اختبر سحر "يولو" بدون رمز

ولكن هناك المزيد! إذا كنت جديدًا في مجال الرؤية الحاسوبية أو كنت تفضل ببساطة تجربة عدم وجود رمز برمجي، فإن Ultralytics HUB هو بوابتك. اكتشف كيفية تسخير تقنية YOLO وتقنية الرؤية الحاسوبية ببضع نقرات دون عناء. تعرّف على المزيد من خلال زيارة Ultralytics HUB - مدخلك إلى الذكاء الاصطناعي وانطلق في رحلتك في مجال رؤية الكمبيوتر.

دعونا نبني المستقبل
للذكاء الاصطناعي معاً!

ابدأ رحلتك مع مستقبل التعلم الآلي

ابدأ مجاناً
تم نسخ الرابط إلى الحافظة