Ultralytics YOLOv8 wird eins: Ein Jahr voller Durchbrüche und Innovationen
Zum ersten Jahrestag von Ultralytics YOLOv8 blicken wir auf seine Auswirkungen zurück und zeigen, wo du die gesamte Dokumentation findest, wie du Modelle trainierst und vieles mehr!
Heute, am 10. Januar 2024, jährt sich der Start von Ultralytics YOLOv8 zum ersten Mal – Zeit zum Feiern! Es war ein aufregendes Jahr voller Meilensteine und Fortschritte an den Grenzen des Machbaren. Begleite uns dabei, auf die Höhepunkte von 2023 und die nächsten Schritte im Jahr 2024 zurückzublicken.
Rückblick auf die Auswirkungen von Ultralytics YOLOv8 im Jahr 2023#
Abb. 1. 19 Millionen Ultralytics YOLOv8-Modelle im Jahr 2023 trainiert
YOLOv8 wurde von begeisterten Computer-Vision-Enthusiasten und der Community insgesamt herzlich aufgenommen. Im vergangenen Jahr wurde das Ultralytics-Paket mehr als 20 Millionen Mal heruntergeladen, davon allein im Dezember rekordverdächtige 4 Millionen Mal. Glenn Jocher, unser Gründer und CEO, freut sich, mitteilen zu können, dass das Interesse an YOLOv8 weiter wächst – inzwischen werden rund um die Uhr mehr als 1.000 Inferenzaufträge pro Sekunde gestartet!
Ultralytics YOLOv8 hat nicht nur Interesse und Neugier geweckt, sondern sich auch in praktischen Anwendungen unter realen Bedingungen als äußerst wirkungsvoll erwiesen. In diesem Jahr haben 5 Millionen Nutzer und 15 Milliarden Ereignisse in verschiedenen Branchen und Bereichen von YOLOv8 profitiert. Von der Verbesserung von Überwachungssystemen bis hin zu innovativen Fortschritten im Gesundheitswesen, in der Landwirtschaft und im produzierenden Gewerbe revolutioniert YOLOv8 weltweit ganze Branchen.
Die Dokumentation zu Ultralytics YOLOv8 wird erweitert#
Wir bringen Ultralytics YOLOv8 näher zu dir! Unsere Dokumentation ist jetzt in 11 Sprachen verfügbar, umfasst mehr als 200 Dokumentationsseiten und wird kontinuierlich erweitert, um die Bedürfnisse unserer vielfältigen Community noch besser zu erfüllen. Unsere Dokumentation geht weit über die Grundlagen hinaus und enthält Anleitungen für die folgenden Projekte aus der Praxis:
Die Dokumentation zeigt außerdem, welche Unterstützung Ultralytics für verschiedene Datensätze bietet. So wurde beispielsweise kürzlich der Open Images V7-Datensatz mit 600 Klassen in die Liste der unterstützten Datensätze aufgenommen. Zusätzlich stellen wir dir ein vortrainiertes Modell für den Open Images V7-Datensatz zum Ausprobieren bereit.
Erstellen individuell trainierter Ultralytics YOLOv8-Modelle#
Neben der Verwendung vortrainierter Modelle suchen Nutzer auch nach individuellen Computer-Vision-Lösungen, die ganz spezifische Geschäftsprobleme lösen. Die Möglichkeit, Ultralytics YOLOv8-Modelle mit eigenen Daten zu trainieren, hat sich als bedeutender Vorteil erwiesen; 2023 wurden unglaubliche 19 Millionen YOLOv8-Modelle trainiert. Diese Modelle wurden für verschiedene Aufgaben trainiert: 64 % für die Objekterkennung, 20 % für die Bildsegmentierung, 15 % für die Posenschätzung und 1 % für die Bildklassifizierung.
Diese Zahlen sind unter anderem möglich, weil dank der No-Code-ML-Plattform von Ultralytics jeder YOLOv8 trainieren kann – unabhängig von seinen Programmierkenntnissen. Auf Ultralytics HUB kannst du schnell fortschrittliche Modelle erstellen und trainieren, ohne Code schreiben zu müssen. Die Plattform ist sowohl im Web als auch mobil verfügbar. Während wir die Erfolge von YOLOv8 feiern, werfen wir auch einen Blick darauf, wie sich Ultralytics HUB im vergangenen Jahr weiterentwickelt hat.
Das Wachstum von Ultralytics HUB im Jahr 2023#
2023 war ein großartiges Jahr für Ultralytics HUB: 84 wirkungsvolle Versionsaktualisierungen haben uns Schritt für Schritt zu besserer Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit geführt. Wir haben wichtige Funktionen eingeführt, darunter „Teams“ für nahtlose Zusammenarbeit, unsere HUB Pro-Version mit erweiterten Möglichkeiten, eine übersichtlichere Abrechnungshistorie für mehr finanzielle Transparenz und ein neues System für Nutzerfeedback.
Die Verwaltung deiner Modelle war noch nie so einfach. Du kannst Modelle jetzt vergleichen und verschieben, während du an einem Projekt arbeitest. Wir haben noch mehr Formate aktiviert, damit du deine Modelle flexibel exportieren kannst, und vieles mehr.
Neben neuen und verbesserten Funktionen wurde auch viel Zeit und Energie in die Optimierung bestehender Funktionen investiert. Dank des priorisierten Ladens startet die Plattform beispielsweise blitzschnell. Das Branding und die UX von HUB wurden für ein visuell beeindruckendes Erlebnis neu gestaltet, und das Nutzer-Dashboard enthält Schnellzugriffe sowie ein Einführungsvideo für einen reibungsloseren Einstieg.
Die Verwaltung der API-Schlüssel wurde überarbeitet und noch sicherer gemacht, und die Plattform wurde in die Ultralytics App integriert, um einen reibungsloseren Wechsel zwischen den Anwendungen zu ermöglichen. Das sind nur einige der Neuerungen!
Abb. 2. Verbessertes Nutzer-Dashboard: Schnellzugriffe und ein Einführungsvideo für einen reibungsloseren Einstieg.
Während wir ins Jahr 2024 starten, freuen wir uns darauf, dass HUB mit deiner anhaltenden Unterstützung und deinem Feedback noch weiter wächst. Entdecke gemeinsam mit uns, was als Nächstes für Ultralytics YOLOv8 kommt!
Was kommt 2024 für Ultralytics YOLOv8?#
Entdecke die neuesten Entwicklungen, einschließlich der YOLOv8.1-Version, und erfahre, was Ultralytics 2024 erwartet!
Neu: Ultralytics Explorer#
Passend zum ersten Jahrestag von YOLOv8 veröffentlichen wir ein neues, für YOLOv8 optimiertes Tool namens Ultralytics Explorer. Dieses innovative Tool wird die Art und Weise verändern, wie Nutzer ihre Datensätze erkunden und mit ihnen interagieren. Du kannst entweder die Ultralytics Explorer API oder die grafische Benutzeroberfläche verwenden, um deine Datensätze mithilfe von SQL-Abfragen, der Suche nach Vektorähnlichkeit und der semantischen Suche zu filtern und zu durchsuchen.
Eine spannende Funktion von Ultralytics Explorer ist der Bildvergleich. Du kannst beispielsweise ein Bild in deinem Datensatz auswählen und alle Bilder in deinem Datensatz finden, die diesem Bild ähneln. Das kann dir helfen, deinen Datensatz leichter zu verstehen und zu verwalten.
Abb. 3. Der neue Ultralytics Explorer
Angenommen, du möchtest alle Giraffenbilder in deinem Datensatz sehen – mit wenigen Klicks ist das möglich! Außerdem wird der Vergleich mehrerer Bilder unterstützt: Wenn du mehrere Bilder zum Vergleichen auswählst, wird der Durchschnitt dieser Bilder berechnet.
Du kannst auch SQL-Abfragen schreiben, um eine bestimmte Anzahl von Bildern mit bestimmten Bezeichnungen im Datensatz zu finden. Das ist praktisch, wenn du beispielsweise 10 Bilder aus dem Datensatz mit einer Bezeichnung wie „Hund“ sehen möchtest. So bekommst du einen Eindruck davon, welche Daten annotiert wurden.
Eine weitere spannende Funktion ist „Ask AI“. Wenn du dich mit SQL nicht gut auskennst, kannst du damit die Abfragefunktion ohne SQL verwenden. Du kannst unseren KI-gestützten Abfragegenerator beispielsweise bitten, dir 100 Bilder mit genau einer Person und 2 Hunden anzuzeigen; intern wird dann die Abfrage erstellt und die Ergebnisse werden angezeigt.
Ayush Chaurasia, Berater bei Ultralytics, sagt: „Das Beste daran ist, dass die Ultralytics Explorer API selbst quelloffen ist. Du kannst die API also verwenden, um Anwendungen zur Validierung und Erkundung von Datensätzen und für vieles mehr zu erstellen.“ Weitere Einzelheiten findest du in der Dokumentation zu Ultralytics Explorer.
Eine neue Aufgabe für Ultralytics YOLOv8: orientierte Objekterkennung#
Ultralytics YOLOv8 macht mit der Einführung der orientierten Objekterkennung, auch OBB genannt, einen bedeutenden Schritt nach vorn. Diese fortschrittliche Funktion wurde entwickelt, um besonders bei Objekten mit unterschiedlichen Winkeln und Drehungen präzise Erkennungsergebnisse zu liefern.
Dadurch werden Robustheit und Zuverlässigkeit der Erkennung verbessert, insbesondere bei geneigten Objekten wie Luftbildern aus der Fernerkundung und bei der Texterkennung. OBB zeichnet sich dadurch aus, dass Objekte in Bildern präzise lokalisiert werden können und dabei möglichst wenig Hintergrund eingeschlossen wird. Diese Präzision verbessert die Objektklassifizierung deutlich, da Hintergrundrauschen reduziert wird.
Abb. 4. Beispiel einer Luftaufnahme mit orientierten Begrenzungsrahmen (OBB).
Jing Qiu, ML Engineer bei Ultralytics, erläutert unsere neueste Innovation: „Das neue YOLOv8-OBB-Modell basiert auf dem robusten Fundament unseres YOLOv8-Erkennungsmodells. Obwohl es zusätzliche Parameter und Rechenaufwand umfasst, haben wir dafür gesorgt, dass seine Inferenzgeschwindigkeit für Anwendungen in Echtzeit hoch bleibt und der Leistung unserer Standardmodelle zur Erkennung entspricht. Es ist benutzerfreundlich und verwendet dieselbe API, ist aber durch das einfache Kennzeichen ‚obb‘ markiert. Dadurch lässt es sich ähnlich wie unsere anderen Aufgaben äußerst einfach trainieren, validieren, vorhersagen und exportieren.“
Wir freuen uns außerdem, die hinzugefügte Unterstützung für das Training eines Modells mit dem DOTA-v2-Datensatz bekannt zu geben. Erfahre hier mehr und entdecke, wie dies die Möglichkeiten von Ultralytics YOLOv8 erweitert.
Verbesserte Modelle für die Bildklassifizierung#
Es ist zwar wichtig, Ultralytics YOLOv8 um neue unterstützte Aufgaben zu erweitern, aber ebenso entscheidend ist es, die ursprünglichen Aufgaben zu verbessern und weiterzuentwickeln. Dieser Einschätzung folgend wurde die von YOLOv8 unterstützte Aufgabe der Bildklassifizierung verbessert.
Fatih Akyon, ML Engineer bei Ultralytics, erklärt: „Wir haben hochmoderne Augmentierungen für die Klassifizierung in die Trainingspipelines von Ultralytics integriert. Das trägt zur Verbesserung der Klassifizierungswerte bei. Die yolov8-classification-Basismodelle wurden mit der neuen Pipeline erneut trainiert.“
Abb. 5. Darstellung einer Bildklassifizierung.
Mehr über die Fähigkeit von Ultralytics YOLOv8 zur Bildklassifizierung erfährst du in der Dokumentation zur YOLOv8-Bildklassifizierung.
Wir nehmen Beispiele aus der Community an!#
Zu den größten Erfolgen von Ultralytics YOLOv8 im Jahr 2023 zählen die große Begeisterung, Unterstützung und die zahlreichen Beiträge unserer Community. Mit bisher mehr als 225 Beiträgen sind wir für jeden einzelnen dankbar, der dazu beigetragen hat, YOLOv8 zu verbessern und weiterzuentwickeln. Dein wertvolles Feedback hat uns dabei geholfen, YOLOv8 zu verfeinern und genau abzustimmen, sodass es sich besser an unterschiedliche Anforderungen und Herausforderungen in verschiedensten Branchen anpassen kann und schneller darauf reagiert.
Mit dem Beginn des Jahres 2024 freuen wir uns darauf, unsere Sammlung von Beispielen aus der Community zu erweitern. Deine Beiträge sind entscheidend, um reale Szenarien zu berücksichtigen, in denen Computer Vision eine Lösung bieten kann. Wir laden dich ein, dich zu beteiligen, indem du der gesamten Ultralytics-YOLOv8-Community deine innovativen Anwendungsfälle, Erfolgsgeschichten und individuellen Implementierungen vorstellst. Deine Beiträge inspirieren andere Enthusiasten und führen YOLOv8 zu neuen Höhen.
Lass uns gemeinsam eine lebendige Sammlung von Beispielen aus der Community aufbauen, die die Vielseitigkeit von Ultralytics YOLOv8 zeigt und die Kreativität unserer Community widerspiegelt. Weitere Beispiele findest du in unserem Beispiel-Repository, zu dem du auch beitragen kannst. Wenn du Fragen zu Beiträgen hast, hilft dir unser Leitfaden weiter.
Vielen Dank für deine unermüdliche Unterstützung. Wir freuen uns darauf, das unglaubliche kommende Jahr für Ultralytics YOLOv8 mitzuerleben. Freu dich auf weitere Updates, Innovationen und gemeinsame Erfolge. Auf ein großartiges neues Jahr! 🚀
