Individuelle Vision-AI-Abläufe optimieren
Erlebe nahtloses Training von YOLOv5-Modellen durch die neue Partnerschaft von Ultralytics und Roboflow – für mehr Möglichkeiten bei der Entwicklung von Computer-Vision-AI.
Wir setzen uns dafür ein, Computer Vision zugänglich zu machen, und freuen uns sehr, unsere Partnerschaft mit Roboflow als offiziellem Werkzeug für Datensatzverwaltung und Annotation für Ultralytics YOLOv5 bekannt zu geben.
Das Ziel von Roboflow ist es, Entwickler dabei zu unterstützen, bessere Computer-Vision-Modelle zu erstellen, indem das Sammeln und Beschriften deiner Daten sowie das Trainieren deines Modells optimiert werden und aktives Lernen eingesetzt wird, um Modelle noch schneller zu verbessern. So können sich 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, kontinuierlich unter Beweis gestellt. Sieh dir unbedingt den Leitfaden zur Schulung von Ultralytics YOLOv5 mit einem eigenen Datensatz an, der im Juni 2020 veröffentlicht wurde.
Die Mission von Ultralytics besteht darin, KI einfach zu machen, indem wir jedem Entwickler zugängliche Werkzeuge für Computer Vision bereitstellen. YOLOv5 ermöglicht es Entwicklern, mit dem Training und der Bereitstellung hochmoderner Vision-Modelle in ihren eigenen Projekten zu beginnen.
Mit ihrer gemeinsamen Vision einer einfach nutzbaren KI setzen Roboflow und Ultralytics ihre jeweiligen Stärken ein, um unseren Nutzern noch mehr Möglichkeiten zu bieten. Dank dieser neuen Partnerschaft gibt es nun zusätzliche Unterstützung, die das Training eigener Modelle einfacher macht als je zuvor.
Eine neue Partnerschaft für einfacheres Training eigener Modelle#
Ultralytics YOLOv5 ist aufgrund seiner Einfachheit und Genauigkeit in realen Anwendungsfällen zu einem der beliebtesten KI-Systeme der Welt geworden. Unsere neue Roboflow-Integration ermöglicht ein noch nahtloseres Training und Bereitstellen von YOLOv5.
Mit Roboflow kannst du deine eigenen Datensätze jetzt direkt für das Training mit Ultralytics YOLOv5 beschriften und automatisch in das gewünschte Format exportieren, indem du das pip package verwendest, das auf die Unterstützung von aktivem Lernen ausgerichtet ist. So kannst du deinen MLOps-Prozess optimieren, indem du den Zeitaufwand für Detailaufgaben in Computer Vision vermeidest. Beseitige die unnötige Arbeit beim maschinellen Lernen und mache Computer Vision so einfach wie beispielsweise YOLO.
Wie fängst du an?#
Wir haben es einfach gemacht, deine Modelle mit eigenen Datensätzen zu trainieren – mit unserem neuen YOLOv5 Colab notebook. Führe zum Einstieg die folgenden Schritte aus:
- Öffne das YOLOv5 custom training Colab notebook.
- pip install roboflow, um deine Roboflow-Datensätze verwenden zu können
- Exportiere dein Projekt aus Roboflow im gewünschten Format
- Für das Training mit eigenen Daten wird ein Codeausschnitt generiert
- Kopiere den Codeausschnitt aus deinem Konto und füge ihn an der vorgesehenen Stelle im Notebook ein
Voilà!
Partnerschaft zwischen Roboflow und Ultralytics.
Weitere nützliche Informationen findest du im folgenden Roboflow-Video-Tutorial.
Eine spannende Zeit für Computer Vision#
Die Kombination der neuesten Funktionen von Roboflow mit den Stärken von YOLOv5 ergibt eine äußerst leistungsfähige MLOps-Lösung. Wir freuen uns über die Möglichkeiten, die Ultralytics und Roboflow durch ihre gemeinsame Vision einer einfach nutzbaren KI eröffnen, und können es kaum erwarten zu sehen, was unsere Nutzer mit unserer neuen Integration entwickeln.
Wir freuen uns darauf, von den Durchbrüchen zu hören, die unsere Entwickler-Community erzielen wird!
