Ultralytics YOLOv8 wird eins: Ein Jahr voller Durchbrüche und Innovationen

Heute, am 10. Januar 2024, jährt sich der Start von Ultralytics YOLOv8 zum ersten Mal – ein Grund zum Feiern! Es war ein aufregendes Jahr voller Meilensteine und neuer Möglichkeiten. Begleite uns auf einem Rückblick auf die Höhepunkte von 2023 und einem Ausblick auf 2024.

Rückblick auf die Wirkung von Ultralytics YOLOv8 im Jahr 2023#

Abb. 1: 19 Millionen Ultralytics-YOLOv8-Modelle wurden 2023 trainiert.

YOLOv8 wurde von begeisterten Computer-Vision-Fachleuten und der Community insgesamt herzlich aufgenommen. Im vergangenen Jahr wurde das Ultralytics-Paket mehr als 20 Millionen Mal heruntergeladen; allein im Dezember waren es rekordverdächtige 4 Millionen Downloads. Glenn Jocher, unser Gründer und CEO, freut sich, dass das Interesse an YOLOv8 weiter wächst: Jede Sekunde, rund um die Uhr, werden mehr als 1.000 Inferenzaufträge gestartet!

Ultralytics YOLOv8 hat nicht nur Interesse und Neugier geweckt, sondern sich auch in praktischen Anwendungen bewährt. In diesem Jahr haben 5 Millionen Nutzer und 15 Milliarden Ereignisse in verschiedensten Branchen und Bereichen von YOLOv8 profitiert. Von der Verbesserung von Überwachungssystemen bis hin zu Fortschritten im Gesundheitswesen, in der Landwirtschaft und der Fertigung – YOLOv8 wirkt sich weltweit auf zahlreiche Branchen aus.

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 den Bedürfnissen unserer vielfältigen Community besser gerecht zu werden. Unsere Dokumentation bietet umfassende Anleitungen zu den folgenden Projekten aus der Praxis:

• Objektzählung
• Heatmaps
• Bereichszählung
• Geschwindigkeitsschätzung
• Entfernungsberechnung

Die Dokumentation veranschaulicht auch die Unterstützung, die Ultralytics für verschiedene Datensätze bietet. So wurde kürzlich der Datensatz Open Images V7 mit 600 Klassen in die Liste der unterstützten Datensätze aufgenommen. Außerdem stellen wir ein vortrainiertes Modell für den Datensatz Open Images V7 bereit, das du ausprobieren kannst!

Benutzerdefinierte Ultralytics YOLOv8-Modelle trainieren#

Neben vortrainierten Modellen suchen Nutzer auch nach individuellen Computer-Vision-Lösungen, die ganz konkrete geschäftliche Probleme lösen. Die Möglichkeit, Ultralytics-YOLOv8-Modelle mit eigenen Daten zu trainieren, hat sich als bedeutender Vorteil erwiesen: 2023 wurden 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 zum Teil möglich, weil dank der No-Code-ML-Plattform von Ultralytics, Ultralytics HUB (jetzt Ultralytics Platform), jeder YOLOv8 trainieren kann – unabhängig von den eigenen Programmierkenntnissen. Auf Ultralytics HUB, das im Web und auf Mobilgeräten verfügbar ist, kannst du ohne Programmieraufwand schnell fortschrittliche Modelle erstellen und trainieren. 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 Versionsupdates haben die Plattform Schritt für Schritt funktionaler und benutzerfreundlicher gemacht. Wir haben wichtige Funktionen vorgestellt, darunter „Teams“ für die Zusammenarbeit, unsere Pro-Version von HUB mit erweiterten Funktionen, eine übersichtlichere Abrechnungshistorie und ein neues System für Nutzerfeedback.

Die Verwaltung deiner Modelle war noch nie so einfach. Bei der Arbeit an einem Projekt kannst du Modelle jetzt vergleichen und verschieben. Wir unterstützen nun noch mehr Formate und bieten dir damit flexible Exportoptionen für Modelle – und vieles mehr.

Neben neuen und verbesserten Funktionen haben wir auch viel Zeit und Energie in die Weiterentwicklung bestehender Funktionen investiert. Dank priorisiertem Laden startet die Plattform beispielsweise deutlich schneller. Das Branding und die Benutzeroberfläche von HUB wurden für eine übersichtlichere Nutzung überarbeitet. Außerdem enthält das Nutzer-Dashboard jetzt Schnellzugriffe und ein Einführungsvideo für einen leichteren Einstieg.

Die Verwaltung von API-Schlüsseln wurde überarbeitet und ist nun noch sicherer. Außerdem wurde die Plattform in die Ultralytics App integriert, um den Wechsel zwischen den Anwendungen zu vereinfachen. Und das ist nur ein kleiner Teil der Neuerungen!

Abb. 2: Verbessertes Nutzer-Dashboard mit Schnellzugriffen und einem Einführungsvideo für einen leichteren Einstieg.

Mit Blick auf das Jahr 2024 freuen wir uns darauf, HUB mit deiner anhaltenden Unterstützung und deinen Beiträgen weiterzuentwickeln. Lass uns gemeinsam erkunden, was Ultralytics YOLOv8 als Nächstes bereithält!

Was Ultralytics YOLOv8 2024 erwartet#

Entdecke die neuesten Entwicklungen, darunter die Veröffentlichung von YOLOv8.1, und erfahre, was Ultralytics 2024 bereithält!

Neu: Ultralytics Explorer#

Pünktlich zum ersten Jahrestag von YOLOv8 bringen wir ein neues Tool auf den Markt, das YOLOv8 unterstützt: Ultralytics Explorer. Dieses innovative Tool verspricht, die Art und Weise zu verändern, wie Nutzer ihre Datensätze durchsuchen und damit arbeiten. Mit der Ultralytics Explorer API oder der grafischen Benutzeroberfläche kannst du deine Datensätze mithilfe von SQL-Abfragen, Vektorähnlichkeitssuche und semantischer Suche filtern und durchsuchen.

Eine spannende Funktion von Ultralytics Explorer ist der Bildabgleich. Du kannst beispielsweise ein Bild in deinem Datensatz auswählen und alle Bilder in deinem Datensatz finden, die diesem Bild ähneln. So kannst du deinen Datensatz leichter verstehen und verwalten.

Abb. 3: Der neue Ultralytics Explorer.

Wenn du alle Giraffenbilder in deinem Datensatz sehen möchtest, reichen dafür ein paar Klicks! Außerdem wird der Vergleich mehrerer Bilder unterstützt: Wenn du mehrere Bilder zum Abgleich auswählst, wird ihr Durchschnitt 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 zehn Bilder aus dem Datensatz mit einer Bezeichnung wie „Hund“ sehen möchtest. So erhältst 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 Abfragen auch ohne SQL ausführen. Du kannst beispielsweise unseren KI-gestützten Abfragegenerator bitten, dir 100 Bilder mit genau einer Person und zwei Hunden zu zeigen. Er erstellt dann im Hintergrund die Abfrage und zeigt dir die Ergebnisse.

Ayush Chaurasia, Berater bei Ultralytics, sagte: „Das Beste daran ist, dass die API von Ultralytics Explorer selbst quelloffen ist. Du kannst die API nutzen, um Anwendungen für die Validierung und Untersuchung von Datensätzen und vieles mehr zu erstellen.“ Weitere Informationen findest du in der Dokumentation zu Ultralytics Explorer.

Eine neue Aufgabe für Ultralytics YOLOv8: Erkennung orientierter Objekte#

Ultralytics YOLOv8 macht mit der Einführung der Erkennung orientierter Objekte, auch OBB genannt, einen bedeutenden Schritt nach vorn. Diese fortschrittliche Funktion wurde entwickelt, um präzise Erkennungsergebnisse zu liefern, insbesondere bei Objekten mit unterschiedlichen Winkeln und Drehungen.

Das verbessert die Robustheit und Zuverlässigkeit der Erkennung, insbesondere bei geneigten Objekten, etwa in Luftbildern der Fernerkundung und bei der Texterkennung. OBB zeichnet sich dadurch aus, dass Objekte in Bildern präzise lokalisiert und Hintergrundbereiche möglichst ausgeschlossen werden. Diese Genauigkeit verbessert die Objektklassifizierung deutlich, da Hintergrundrauschen reduziert wird.

Abb. 4. Beispiel einer Luftaufnahme mit orientierten Begrenzungsrahmen (OBB).

Jing Qiu, ML Engineer bei Ultralytics, gibt Einblicke in unsere jüngste Innovation: „Das neue YOLOv8-OBB-Modell basiert auf dem robusten Fundament unseres YOLOv8-Erkennungsmodells. Obwohl es zusätzliche Parameter und Rechenaufwand mit sich bringt, haben wir dafür gesorgt, dass die Inferenz für Echtzeitanwendungen weiterhin schnell bleibt und damit der Leistung unserer Standard-Erkennungsmodelle entspricht. Das Modell ist benutzerfreundlich und verwendet dieselbe API, ist aber durch ein einfaches „obb“-Zeichen gekennzeichnet. Dadurch lässt es sich wie unsere anderen Aufgaben ganz einfach trainieren, validieren, für Vorhersagen verwenden und exportieren.“

Wir freuen uns außerdem, die Unterstützung für das Training von Modellen mit dem Datensatz DOTA v2 bekannt zu geben. In der Dokumentation zum DOTA-v2-Datensatz erfährst du, wie diese Erweiterung die Möglichkeiten von Ultralytics YOLOv8 vergrößert.

Verbesserte Bildklassifizierungsmodelle#

Neben der Unterstützung neuer Aufgaben durch Ultralytics YOLOv8 ist es ebenso wichtig, die ursprünglichen Aufgaben zu verbessern und weiterzuentwickeln. In diesem Sinne wurde die von YOLOv8 unterstützte Bildklassifizierung verbessert.

Fatih Akyon, ML Engineer bei Ultralytics, erklärt: „Wir haben hochmoderne Klassifizierungs-Augmentierungen in die Ultralytics-Trainingsabläufe integriert. Dadurch lassen sich die Klassifizierungsergebnisse verbessern. Die yolov8-classification-Basismodelle wurden mit der neuen Pipeline erneut trainiert.“

Abb. 5. Bildklassifizierung.

Weitere Informationen zur Bildklassifizierung mit Ultralytics YOLOv8 findest du in der Dokumentation zur Bildklassifizierung mit YOLOv8.

Wir nehmen von Nutzern beigesteuerte Beispiele entgegen!#

Einer der größten Erfolge von Ultralytics YOLOv8 im Jahr 2023 war die große Unterstützung und die vielen Beiträge aus unserer Community. Mit bisher über 225 Beiträgen sind wir dankbar für jede einzelne Unterstützung, die dazu beigetragen hat, YOLOv8 zu verfeinern und zu verbessern. Deine wertvollen Anregungen haben uns dabei geholfen, YOLOv8 weiterzuentwickeln und zu optimieren, damit es sich besser an unterschiedliche Anforderungen und Herausforderungen in verschiedenen Branchen anpassen kann.

Zu Beginn des Jahres 2024 freuen wir uns darauf, unsere Sammlung nutzerseitig beigesteuerter Beispiele zu erweitern. Deine Beiträge sind entscheidend, um reale Anwendungsfälle aufzugreifen, in denen Computer Vision eine Lösung bieten kann. Wir laden dich ein, mit uns zusammenzuarbeiten und deine innovativen Anwendungsfälle, Erfolgsgeschichten und besonderen Implementierungen mit der gesamten Ultralytics-YOLOv8-Community zu teilen. Deine Beiträge inspirieren andere Interessierte und weisen YOLOv8 den Weg zu neuen Erfolgen.

Lasst uns gemeinsam eine lebendige Sammlung von Beispielen aufbauen, die von Nutzern beigesteuert werden, die Vielseitigkeit von Ultralytics YOLOv8 zeigen und die Kreativität unserer Community widerspiegeln. Weitere Beispiele findest du in unserem Beispiel-Repository, über das du auch eigene Beiträge einreichen kannst. Bei Fragen zum Mitwirken hilft dir unser Leitfaden weiter.

Vielen Dank für deine anhaltende Unterstützung. Wir freuen uns darauf, das großartige kommende Jahr für Ultralytics YOLOv8 mitzuerleben. Bleib dran – weitere Updates, Innovationen und gemeinsame Erfolge folgen. Auf ein großartiges Jahr!