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 تحديثنا الأخير 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 مجموعة كاملة من نماذج YOLOv5 .
YOLOv5 v6.0 السرعة مقابل الدقة.
والنتيجة بالنسبة لمهندسي التعلّم الآلي وعلماء البيانات هي أن YOLOv5 يوفر الآن حلاً أكثر قوة للذكاء الاصطناعي للرؤية، كما أنه أسهل في التدريب والنشر من أي وقت مضى. تم إجراء العديد من التحديثات على العمود الفقري للنموذج بناءً على النتائج التجريبية لجهود البحث والتطوير التي بذلتها 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:
تكاملRoboflow ⭐ جديد: قم بتدريب نماذج YOLOv5 مباشرةً على أي مجموعة بيانات Roboflow من خلال تكاملنا الجديد! 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 وكيراس: تم الآن دمج تصدير نماذج TensorFlow و Keras و TFLite و TF.js بالكامل في YOLOv5 للانتقال السلس من التدريب إلى النشر.(#1127 من @zldrobit)
OpenCV DNN: أصبحت نماذج YOLOv5 ONNX متوافقة الآن مع كل من OpenCV DNN و ONNX Runtime لتزويد المستخدمين بمزيد من خيارات وجهة النشر.(# 4833 من @jebastin-nadar)
بنية النموذج: العمود الفقري المحدَّث أصغر قليلاً وأسرع وأكثر دقة ويتطلب ذاكرة أقل GPU أثناء التدريب.
أفكار أخيرة
بعد مرور أكثر من عام بقليل على إصدار YOLOv5 فإن تقنيتنا المتطورة لاكتشاف الأجسام في طريقها الآن لتصبح أكثر تقنيات الذكاء الاصطناعي للرؤية المحبوبة في العالم. وبمساعدة المئات من المتعاونين وملاحظات الآلاف من المستخدمين، نعمل على إنشاء أدوات فعالة وسهلة الاستخدام، وإصدارنا الجديد الإصدار 6.0 هو الخطوة المثيرة التالية في هذه الرحلة.
توجه إلى مستودع GitHub مفتوح المصدر الخاص بنا لبدء استخدام YOLOv5 اليوم! yolov5
