Optimiere Custom Vision AI Ops
Erlebe nahtloses YOLOv5 Modelltraining mit der neuen Partnerschaft von Ultralytics & Roboflow – wir stärken Entwickler in der Computer Vision KI.
Da wir uns dafür einsetzen, Computer Vision zugänglich zu machen, freuen wir uns sehr, unsere Partnerschaft mit Roboflow als offizielles Tool für Datensatzverwaltung und Annotation für YOLOv5 bekannt zu geben.
Das Ziel von Roboflow ist es, Entwicklern den Aufbau besserer Computer-Vision-Modelle zu ermöglichen, indem der Prozess des Sammelns und Labelns deiner Daten, des Trainings deines Modells und der Nutzung von Active Learning zur noch schnelleren Modellverbesserung optimiert wird. Auf diese Weise können Entwickler mehr Zeit in domänenspezifische Probleme investieren, statt in die Details des maschinellen Lernens und die Computer-Vision-Infrastruktur.
Roboflow hat kontinuierlich Unterstützung für Open-Source-Projekte gezeigt, die unsere Vision teilen. Schau dir unbedingt ihren Leitfaden an, wie man YOLOv5 auf einem benutzerdefinierten Datensatz trainiert, der im Juni 2020 veröffentlicht wurde.
Die Mission von Ultralytics ist es, KI einfach zu machen, indem zugängliche Vision AI-Tools für jeden Entwickler geschaffen werden. YOLOv5 ermöglicht es Entwicklern, mit dem Training und der Bereitstellung modernster Vision-Modelle in ihren eigenen Projekten zu beginnen.
Durch die gemeinsame Vision von einfacher KI nutzen Roboflow und Ultralytics ihre einzigartigen Stärken, um unseren Nutzern mehr Möglichkeiten zu bieten. Dank dieser neuen Partnerschaft, die das Training benutzerdefinierter Modelle einfacher denn je macht, gibt es jetzt neue Unterstützung!
Link to this sectionWir stellen eine neue Partnerschaft vor, die das Training benutzerdefinierter Modelle erleichtert#
YOLOv5 ist aufgrund seiner Einfachheit und Genauigkeit in realen Anwendungsfällen zu einer der weltweit beliebtesten KIs geworden. Unsere neue Roboflow-Integration sorgt für ein noch nahtloseres Erlebnis bei Training und Deployment von YOLOv5.
Jetzt kannst du deine benutzerdefinierten Datensätze labeln und mit Roboflow direkt für das Training mit YOLOv5 exportieren, indem du ihr pip package verwendest, mit Fokus auf die Ermöglichung von Active Learning. Auf diese Weise optimierst du deinen MLOps-Prozess, indem du Zeit sparst, die sonst für Details der Computer Vision draufgehen würde. Eliminiere all die unnötige Arbeit mit maschinellem Lernen, um Computer Vision so einfach wie, sagen wir, YOLO zu machen.
Link to this sectionWo anfangen?#
Wir haben es dir leicht gemacht, deine Modelle mit unserem neuen YOLOv5 Colab notebook auf benutzerdefinierten Datensätzen zu trainieren. Um zu starten, folge den Schritten unten:
- Öffne das YOLOv5 custom training Colab notebook
- pip install roboflow, um mit der Verwendung deiner Roboflow-Datensätze zu beginnen
- Exportiere dein Projekt aus Roboflow in dein gewünschtes Format
- Ein Code-Schnipsel für das benutzerdefinierte Training wird generiert
- Kopiere/füge den Schnipsel aus deinem Konto in den dafür vorgesehenen Bereich im Notebook ein
Voilà!
Roboflow + Ultralytics Partnerschaft.
Weitere nützliche Informationen findest du in dem folgenden Roboflow video tutorial.
Link to this sectionEine aufregende Zeit für den Bereich Computer Vision#
Die Kombination der neuesten Funktionen von Roboflow mit den Stärken von YOLOv5 ergibt eine unglaublich leistungsstarke MLOps-Lösung. Wir freuen uns über die Möglichkeiten, die Ultralytics und Roboflow durch unsere gemeinsame Vision von einfacher KI eröffnen, und können es kaum erwarten zu sehen, was unsere Nutzer mit unserer neuen Integration erstellen.
Wir freuen uns darauf, von den Durchbrüchen zu hören, die unsere Entwickler-Community erzielen wird!
