Optimiere Custom Vision AI Ops
Erlebe nahtloses YOLOv5 Modelltraining mit der neuen Partnerschaft von Ultralytics & Roboflow – wir stärken Entwickler in der Computer Vision KI.
Wir haben es uns zur Aufgabe gemacht, Computer Vision zugänglich zu machen, und freuen uns sehr, unsere Partnerschaft mit Roboflow als offizielles Tool für Dataset-Management und Annotation für Ultralytics YOLOv5 bekannt zu geben.
Das Ziel von Roboflow ist es, Entwicklern zu ermöglichen, bessere Computer-Vision-Modelle zu erstellen, indem der Prozess des Sammelns und Labelns deiner Daten, des Trainierens deines Modells und der Nutzung von Active Learning zur noch schnelleren Verbesserung von Modellen optimiert wird. Auf diese Weise können Entwickler mehr Zeit für domänenspezifische Probleme aufwenden anstatt für Details des Machine Learnings und die Computer-Vision-Infrastruktur.
Roboflow hat kontinuierlich seine Unterstützung für Open-Source-Projekte unter Beweis gestellt, die unsere Vision teilen. Schau dir unbedingt deren Anleitung How to Train Ultralytics YOLOv5 on Custom Dataset an, die 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, sofort mit dem Training und der Bereitstellung von hochmodernen Vision-Modellen 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!
Wir stellen eine neue Partnerschaft vor, die das Training benutzerdefinierter Modelle erleichtert#
Ultralytics YOLOv5 ist dank seiner Einfachheit und Genauigkeit bei realen Anwendungsfällen mittlerweile zu einer der weltweit beliebtesten KIs geworden. Unsere neue Roboflow-Integration sorgt für ein noch nahtloseres Trainings- und Bereitstellungserlebnis mit YOLOv5.
Jetzt kannst du deine eigenen Datensätze mit Roboflow über deren pip package beschriften und direkt für das Training nach Ultralytics YOLOv5 exportieren, wobei der Schwerpunkt auf der Ermöglichung von Active Learning liegt. Auf diese Weise optimierst du deinen MLOps-Prozess, indem du den Zeitaufwand für Computer-Vision-Details vermeidest. Eliminiere all die unnötige Arbeit beim Machine Learning, um Computer Vision so einfach wie YOLO zu machen.
Wo anfangen?#
Wir haben es dir leicht gemacht, deine Modelle mit unseren neuen Datensätzen über unser YOLOv5 Colab notebook zu trainieren. Folge den unten stehenden Schritten, um loszulegen:
- 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 im folgenden Roboflow video tutorial.
Eine 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!
