إصدار Ultralytics YOLOv5 v6.0 متاح الآن!

صدر تحديثنا الأخير في 12 أكتوبر 2021، وهو أول إصدار رئيسي منذ أبريل 2021. يقدّم الإصدار v6.0 تحسينات كبيرة تقلّل متطلبات الذاكرة أثناء التدريب، وترفع الدقة أثناء النشر، وتحسّن أداء زمن التشغيل عبر مجموعة نماذج Ultralytics YOLOv5 كاملة.

مخطط السرعة مقابل الدقة في Ultralytics YOLOv5 v6.0.

والنتيجة لمهندسي تعلم الآلة وعلماء البيانات هي أن YOLOv5 يقدم الآن حلًا أقوى للذكاء الاصطناعي البصري، كما أصبح تدريبه ونشره أسهل من أي وقت مضى. وأُجريت تحديثات متعددة على البنى الأساسية للنماذج استنادًا إلى النتائج التجريبية لجهود البحث والتطوير (R&D) في Ultralytics.

تشمل التعديلات وحدات جديدة وتحسينات على الوحدات الحالية، تتضافر لإنتاج نماذج أسرع وأصغر وأكثر دقة.

لم يكن بوسعنا إنجاز ذلك بمفردنا! يتضمن هذا الإصدار 465 طلب سحب من 73 مساهمًا من مختلف أنحاء العالم، تعاونوا جميعًا لدفع حدود الذكاء الاصطناعي. اطّلع على إرشادات المساهمة مفتوحة المصدر إذا كنت ترغب في معرفة المزيد أو المساهمة بنفسك.

يتضمن هذا الإصدار مئات التغييرات الصغيرة التي تتراكم لتحدث فرقًا ملموسًا؛ وهي كثيرة جدًا بحيث يتعذر تناولها بالتفصيل، لكن إليك أبرزها:

• التكامل مع Roboflow ⭐ جديد: درّب نماذج YOLOv5 مباشرةً على أي مجموعة بيانات من Roboflow باستخدام تكاملنا الجديد! يوفر هذا التكامل اتصالًا مباشرًا بين مجموعات بيانات Roboflow وعمليات تدريب YOLOv5. (#4975 بواسطة @Jacobsolawetz)
• نماذج YOLOv5n 'Nano' ⭐ جديد: نموذج YOLOv5n أصغر حجمًا (1.9M معلمة) من YOLOv5s (7.5M معلمة)، ويمكن تصديره بحجم 2.1 MB بتنسيق INT8، ما يجعله مثاليًا للحلول المحمولة فائقة الخفة. (#5027 بواسطة @glenn-jocher)
• TensorFlow وKeras: أصبح تصدير النماذج إلى TensorFlow وKeras وTFLite وTF.js مدمجًا بالكامل الآن في YOLOv5، ما يسهّل الانتقال من التدريب إلى النشر. (#1127 بواسطة @zldrobit)
• OpenCV DNN: أصبحت نماذج YOLOv5 بتنسيق ONNX متوافقة الآن مع كل من OpenCV DNN وONNX Runtime، ما يوفّر للمستخدمين خيارات أكثر لوجهات النشر. (#4833 بواسطة @jebastin-nadar)
• معمارية النموذج: أصبحت البنى الأساسية المحدّثة أصغر وأسرع وأكثر دقة قليلًا، كما تتطلب ذاكرة GPU أقل أثناء التدريب.

كلمة أخيرة#

بعد أكثر بقليل من عام على إطلاق YOLOv5، باتت تقنية كشف الأجسام المتطورة لدينا في طريقها لتصبح أكثر تقنيات الذكاء الاصطناعي البصري شعبيةً في العالم. وبمساعدة مئات المتعاونين وآلاف المستخدمين الذين شاركونا ملاحظاتهم، نبتكر أدوات فعالة وسهلة الاستخدام، ويشكّل إصدار v6.0 الجديد الخطوة المثيرة التالية في هذه الرحلة. توجّه إلى مستودعنا مفتوح المصدر على GitHub وابدأ استخدام YOLOv5 اليوم! مستودع YOLOv5 على GitHub