Abläufe für benutzerdefinierte visuelle KI vereinfachen

Da es uns darum geht, Computer Vision für alle zugänglich zu machen, freuen wir uns, unsere Partnerschaft mit Roboflow bekannt zu geben. Roboflow ist das offizielle Tool für Datensatzverwaltung und Annotation für Ultralytics YOLOv5.

Roboflow möchte Entwicklerinnen und Entwicklern ermöglichen, bessere Computer-Vision-Modelle zu erstellen, indem die Erfassung und Kennzeichnung deiner Daten, das Trainieren deines Modells und der Einsatz aktiven Lernens zur schnelleren Verbesserung von Modellen vereinfacht werden. So können sich Entwicklerinnen und Entwickler stärker auf domänenspezifische Probleme konzentrieren, statt auf Details des maschinellen Lernens und die Infrastruktur für Computer Vision.

Roboflow hat seine Unterstützung für Open-Source-Projekte, die unsere Vision teilen, immer wieder unter Beweis gestellt. Sieh dir unbedingt die im Juni 2020 veröffentlichte Anleitung zum Training von Ultralytics YOLOv5 mit einem benutzerdefinierten Datensatz an.

Ultralytics möchte KI einfach zugänglich machen, indem wir jedem Entwickler zugängliche Computer-Vision-Werkzeuge bereitstellen. Mit YOLOv5 können Entwickler in ihren eigenen Projekten modernste Computer-Vision-Modelle trainieren und einsetzen.

Mit der gemeinsamen Vision einer leicht zugänglichen KI vereinen Roboflow und Ultralytics ihre Stärken, um unseren Nutzern mehr Möglichkeiten zu bieten. Diese neue Partnerschaft macht das Trainieren benutzerdefinierter Modelle einfacher.

Eine neue Partnerschaft macht das Training benutzerdefinierter Modelle einfacher#

Ultralytics YOLOv5 hat sich aufgrund seiner Einfachheit und Genauigkeit in realen Anwendungsfällen zu einem der beliebtesten Vision-KI-Modelle weltweit entwickelt. Unsere neue Roboflow-Integration sorgt für einen noch reibungsloseren Ablauf beim Trainieren und Bereitstellen von YOLOv5.

Mit Roboflow kannst du deine benutzerdefinierten Datensätze jetzt kennzeichnen und automatisch direkt für das Training in Ultralytics YOLOv5 exportieren – mithilfe des pip-Pakets von Roboflow und mit besonderem Fokus auf aktives Lernen. So optimierst du deinen MLOps-Prozess und sparst Zeit, die sonst für Details im Bereich Computer Vision aufgewendet würde.

Wie fängst du an?#

Mit unserem neuen YOLOv5-Colab-Notebook ist das Training deiner Modelle mit benutzerdefinierten Datensätzen ganz einfach. Gehe zum Einstieg wie folgt vor:

1. Öffne das Colab-Notebook für das benutzerdefinierte Training mit YOLOv5
2. Führe pip install roboflow aus, um deine Roboflow-Datensätze zu verwenden.
3. Exportiere dein Projekt aus Roboflow im gewünschten Format.
4. Für das benutzerdefinierte Training wird ein Codeausschnitt erstellt.
5. Kopiere den Codeausschnitt aus deinem Konto und füge ihn an der vorgesehenen Stelle im Notebook ein.

Partnerschaft zwischen Roboflow und Ultralytics.

Weitere nützliche Informationen findest du im folgenden Video-Tutorial von Roboflow.

Eine spannende Zeit für die Computer Vision#

Die Kombination der neuesten Funktionen von Roboflow mit den Stärken von YOLOv5 ergibt eine leistungsstarke MLOps-Lösung. Wir freuen uns über die Möglichkeiten, die Ultralytics und Roboflow dank ihrer gemeinsamen Vision einer leicht zugänglichen KI eröffnen, und sind gespannt darauf, was unsere Nutzer mit der neuen Integration entwickeln.

Wir freuen uns darauf, von den Durchbrüchen zu erfahren, die unsere Entwickler-Community erzielen wird. Roboflow-Datensätze können heute auch direkt in die Ultralytics Platform importiert werden, um sie zu annotieren und Modelle zu trainieren.