X
Ultralytics YOLOv8.2 الإصدارUltralytics YOLOv8.2 الإصدارUltralytics YOLOv8.2 سهم الإطلاق
الشيك الأخضر
تم نسخ الرابط إلى الحافظة

YOLOv5 الإصدار 6.0 هنا!

اكتشف YOLOv5 الإصدار 6.0: تحديثات رئيسية للحصول على دقة أفضل واستخدام أقل للذاكرة وأداء أسرع الذكاء الاصطناعي للطراز. انضم إلى مساهمينا العالميين اليوم!

وصل آخر تحديث لدينا في 12 أكتوبر 2021 وهو أول إصدار رئيسي منذ أبريل 2021. يوفر الإصدار v6.0 تحسينات كبيرة تقلل من متطلبات الذاكرة أثناء التدريب ، وتزيد من الدقة أثناء النشر ، وتحسن أداء وقت التشغيل عبر النطاق الكامل ل YOLOv5 نماذج.

YOLOv5 سرعة v6.0 مقابل مخطط الدقة.

النتيجة لمهندسي ML وعلماء البيانات هي ذلك YOLOv5 يوفر الآن حلا أكثر قوة للرؤية الذكاء الاصطناعي ، وأصبح التدريب والنشر أسهل من أي وقت مضى. تم إجراء تحديثات متعددة على العمود الفقري للنموذج بناء على النتائج التجريبية ل Ultralytics جهود البحث والتطوير.

تتضمن التعديلات وحدات جديدة وتحسينات على الوحدات الحالية التي تتحد لإنتاج نماذج أسرع وأصغر وأكثر دقة.

لم يكن بإمكاننا القيام بذلك بأنفسنا! يتضمن هذا الإصدار 465 علاقات عامة من 73 مساهما من جميع أنحاء العالم ، يتعاونون جميعا معا لدفع حدود الذكاء الاصطناعي. راجع إرشادات المساهمة مفتوحة المصدر الخاصة بنا إذا كنت ترغب في معرفة المزيد أو المساهمة بنفسك.

يجلب هذا الإصدار مئات التغييرات الصغيرة التي تتراكم لإحداث فرق حقيقي ، والكثير جدا من التفاصيل ، ولكن بعض النقاط البارزة الرئيسية هي:

  • Roboflow التكامل ⭐ جديد: القطار YOLOv5 نماذج مباشرة على أي Roboflow مجموعة البيانات مع تكاملنا الجديد! يوفر هذا التكامل اتصالا سلسا بين Roboflow مجموعات البيانات و YOLOv5 التدريبات. (# 4975 بواسطة @Jacobsolawetz)
  • طرازات ⭐ YOLOv5n "نانو" جديد: طراز YOLOv5n (1.9M معلمة) أصغر حجما أقل من YOLOv5s (7.5 مليون معلمة) ، يتم تصديره إلى حجم INT8 2.1 ميجابايت ، وهو مثالي لحلول الأجهزة المحمولة فائقة الخفة. (# 5027 بواسطة @glenn-jocher)
  • TensorFlow وكيراس: TensorFlowكيراس, تفليت,, TFتصدير نموذج .js مدمج الآن بالكامل في YOLOv5 للانتقال السلس من التدريب إلى النشر. (# 1127 بواسطة @zldrobit)
  • OpenCV DNN: نماذج YOLOv5 ONNX متوافقة الآن مع كل من OpenCV DNN و ONNX Runtime لتزويد المستخدمين بمزيد من خيارات وجهة النشر.(# 4833 بواسطة @jebastin-nadar)
  • بنية النموذج: العمود الفقري المحدث أصغر قليلاً وأسرع وأكثر دقة ويتطلب ذاكرة GPU أقل أثناء التدريب.

افكار اخيرة

بعد أكثر من عام بقليل من الإصدار YOLOv5، فإن تقنيتنا الحديثة للكشف عن الأشياء في طريقها الآن لتصبح أكثر الذكاء الاصطناعي الرؤية المحبوبة في العالم. بمساعدة مئات المتعاونين وتعليقات الآلاف من المستخدمين ، نقوم بإنشاء أدوات فعالة وسهلة الاستخدام ، وإصدار v6.0 الجديد هو الخطوة المثيرة التالية في هذه الرحلة.

توجه إلى مستودع GitHub مفتوح المصدر لبدء استخدام YOLOv5 اليوم! https://github.com/ultralytics/yolov5

شعار الفيسبوكشعار تويترشعار لينكد إنرمز نسخ الرابط

اقرأ المزيد في هذه الفئة

دعونا نبني المستقبل
من الذكاء الاصطناعي معا!

ابدأ رحلتك مع مستقبل التعلم الآلي