بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
وصل آخر تحديث لنا في 12 أكتوبر 2021 وهو أول إصدار رئيسي منذ أبريل 2021. يجلب الإصدار v6.0 تحسينات كبيرة تقلل من متطلبات الذاكرة أثناء التدريب وتزيد من الدقة أثناء النشر وتحسن أداء وقت التشغيل عبر المجموعة الكاملة من نماذج YOLOv5.
YOLOv5 v6.0: مخطط السرعة مقابل الدقة.
والنتيجة بالنسبة لمهندسي تعلم الآلة وعلماء البيانات هي أن YOLOv5 يوفر الآن حل رؤية اصطناعية أكثر قوة، وأصبح تدريبه ونشره أسهل من أي وقت مضى. تم إجراء تحديثات متعددة على هياكل النموذج الأساسية بناءً على النتائج التجريبية لجهود البحث والتطوير في Ultralytics.
تتضمن التعديلات وحدات جديدة وتحسينات على الوحدات الحالية التي تتحد لإنتاج نماذج أسرع وأصغر وأكثر دقة.
لم نكن لنحقق ذلك بأنفسنا! يشتمل هذا الإصدار على 465 طلب سحب (PR) من 73 مساهمًا من جميع أنحاء العالم، يتعاونون جميعًا لدفع حدود الذكاء الاصطناعي. راجع إرشادات المساهمة مفتوحة المصدر الخاصة بنا إذا كنت ترغب في معرفة المزيد أو المساهمة بنفسك.
يجلب هذا الإصدار المئات من التغييرات الصغيرة التي تتراكم لإحداث فرق حقيقي، وهي كثيرة جدًا بحيث لا يمكن الخوض في التفاصيل، ولكن بعضًا من أبرز النقاط الرئيسية هي:
تكامل Roboflow ⭐ جديد: قم بتدريب نماذج YOLOv5 مباشرةً على أي مجموعة بيانات Roboflow من خلال التكامل الجديد الخاص بنا! يوفر هذا التكامل اتصالاً سلسًا بين مجموعات بيانات Roboflow وتدريبات YOLOv5 الخاصة بك. (#4975 بواسطة @Jacobsolawetz)
نماذج YOLOv5n 'Nano' ⭐ جديد: نموذج YOLOv5n أصغر (1.9 مليون معلمة) أسفل YOLOv5s (7.5 مليون معلمة)، يتم تصديره إلى حجم INT8 يبلغ 2.1 ميجابايت، وهو مثالي لحلول الأجهزة المحمولة فائقة الخفة. (#5027 بواسطة @glenn-jocher)
TensorFlow و Keras: تم الآن دمج تصدير نماذج TensorFlow و Keras و TFLite و TF.js بالكامل في YOLOv5 لعمليات انتقال سلسة من التدريب إلى النشر. (#1127 بواسطة @zldrobit)
OpenCV DNN: نماذج YOLOv5 ONNX متوافقة الآن مع كل من OpenCV DNN و ONNX Runtime لتزويد المستخدمين بخيارات وجهة نشر أكثر. (#4833 بواسطة @jebastin-nadar)
هندسة النموذج: الهياكل الأساسية المحدثة أصغر وأسرع وأكثر دقة قليلاً، وتتطلب ذاكرة GPU أقل أثناء التدريب.
أفكار أخيرة
بعد مرور ما يزيد قليلاً عن عام على إصدار YOLOv5، أصبحت تقنية الكشف عن الكائنات الحديثة الخاصة بنا في طريقها الآن لتصبح رؤية الذكاء الاصطناعي الأكثر شعبية في العالم. بمساعدة المئات من المتعاونين والتعليقات من آلاف المستخدمين، نقوم بإنشاء أدوات فعالة وسهلة الاستخدام، وإصدار v6.0 الجديد الخاص بنا هو الخطوة المثيرة التالية في هذه الرحلة.
.webp)