أصبح YOLOv5 أقوى في الإصدار 6.1!

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:

• دعمTensorRT : 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.
  ‍
• دعمTensorFlow 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).
  ‍
• دعمOpenVINO : 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 GPU في التحديثات المستقبلية(#6613 بواسطة @glenn-jocher).
  ‍
• المعلمات الفائقة: لقد تم إجراء تعديل طفيف ولكنه حاسم على المعلمات الفائقة لدينا - في hyp-scratch-largeyaml تم تخفيض عامل معدل التعلم (lrf) من 0.2 إلى 0.1(#6525 بواسطة @glenn-jocher).
  ‍
• التدريب: تم تحديث جدولة معدل التعلم (LR) الافتراضي إلى دورة خطية واحدة، لتحل محل الدورة السابقة بدورة جيب التمام، لتحسين نتائج التدريب (#6729 بواسطة @glenn-jocher).

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 PyTorch Hub، والتحقق من صحة ملف تعريف mAP والسرعة:

• ✅ PyTorch
• ✅ TorchScript
• ✅ ONNX
• ✅ OpenVINO
• ✅ TensorRT
• ✅ CoreML
• ✅SavedModel TensorFlow SavedModel
• ✅ TensorFlow GraphDef
• ✅ TensorFlow لايت
• ✅ TensorFlow Edge TPU
• ✅ TensorFlow.js

معًا من أجل الذكاء الاصطناعي للجميع

في 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 Vision AI

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 عشاق الذكاء الاصطناعي إلى الكشف عن الأجسام الأكثر شعبية لعام 2022

في هذا العام، حقق مستودع 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 مستودعYOLOv5 GitHub للحصول على تفاصيل شاملة حول الإصدار الجديد وانضم إلى مجتمعنا النابض بالحياة من عشاق اكتشاف كائنات YOLO .

اختبر سحر YOLO 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.