10. Januar 2024
Am 1. Jahrestag von Ultralytics YOLOv8 blicken wir auf seine Auswirkungen zurück, wo Sie die gesamte Dokumentation finden, wie Sie Modelle trainieren und vieles mehr!
Heute, am 10. Januar 2024, jährt sich der Start von Ultralytics YOLOv8 zum ersten Mal, und es ist Zeit zu feiern! Es war ein aufregendes Jahr mit Meilensteinen und dem Ausloten der Grenzen des Machbaren. Begleiten Sie uns, wenn wir die Highlights des Jahres 2023 Revue passieren lassen und einen Ausblick auf das Jahr 2024 geben.
YOLOv8 wurde von begeisterten Computer-Vision-Enthusiasten und der Community im Allgemeinen herzlich aufgenommen. Im vergangenen Jahr wurde das Ultralytics-Paket mehr als 20 Millionen Mal heruntergeladen, mit einem Rekord von 4 Millionen Downloads allein im Dezember. Glenn Jocher, unser Gründer und CEO, freut sich mitzuteilen, dass das Interesse an YOLOv8 weiter wächst, mit über 1.000 Inferenzaufträgen, die jede Sekunde eines jeden Tages initiiert werden!
YOLOv8 weckt nicht nur Interesse und Neugier, sondern hat sich auch in der Praxis bewährt. 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 oder im verarbeitenden Gewerbe revolutioniert YOLOv8 Industrien weltweit.
Wir bringen YOLOv8 näher zu Ihnen! Unsere Dokumentation ist jetzt in 11 Sprachen mit über 200 Dokumentationsseiten verfügbar und wird kontinuierlich erweitert, um die Bedürfnisse unserer vielfältigen Community besser zu erfüllen! Unsere Dokumentation geht weit über das Übliche hinaus und besteht aus Anleitungen für die folgenden realen Projekte:
Die Dokumentation veranschaulicht auch die Unterstützung, die 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 haben wir ein vortrainiertes Modell für den Open Images V7 Datensatz zum Ausprobieren bereitgestellt!
Neben der Verwendung vortrainierter Modelle suchen Anwender auch nach maßgeschneiderten Computer-Vision-Lösungen, die sehr spezifische Geschäftsprobleme lösen. Die Möglichkeit, YOLOv8-Modelle mit benutzerdefinierten Daten zu trainieren, hat sich zu einem bedeutenden Vorteil entwickelt, und im Jahr 2023 wurden erstaunliche 19 Millionen YOLOv8-Modelle trainiert. Diese Modelle wurden für verschiedene Aufgaben trainiert, wobei 64 % der Objekterkennung, 20 % der Bildsegmentierung, 15 % der Pose-Schätzung und 1 % der Bildklassifizierung gewidmet sind.
Zum Teil sind diese Zahlen möglich, weil jeder YOLOv8 dank der No-Code-ML-Plattform von Ultralytics, Ultralytics HUB, trainieren kann - unabhängig von seinen Programmierkenntnissen. Sie können schnell fortschrittliche Modelle erstellen und trainieren, ohne dass Sie Code auf Ultralytics HUB benötigen, das sowohl im Web als auch mobil zugänglich ist. Während wir die Erfolge von YOLOv8 feiern, wollen wir auch darauf zurückblicken, wie sich Ultralytics HUB im vergangenen Jahr entwickelt hat.
2023 war ein großartiges Jahr für Ultralytics HUB mit 84 wirkungsvollen Versionsaktualisierungen, von denen jede einzelne uns in Richtung besserer Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit geführt hat. Wir haben wichtige Funktionen wie ‘Teams’ für nahtlose Zusammenarbeit, unsere Pro HUB-Version für erweiterte Funktionen, eine übersichtlichere Rechnungshistorie für Ihre finanzielle Sicherheit und ein neues Benutzer-Feedback-System vorgestellt.
Die Verwaltung Ihrer Modelle war noch nie so einfach. Sie können jetzt Modelle vergleichen und verschieben, wenn Sie an einem Projekt arbeiten. Wir haben noch mehr Formate aktiviert, um Ihnen flexible Modellexportoptionen zu bieten, und vieles mehr.
Neben neuen und verbesserten Funktionen wurde auch viel Zeit und Energie in die Verbesserung bestehender Funktionen investiert. Dank Priority Loading startet die Plattform blitzschnell. Das Branding und die UX von HUB wurden für ein visuell beeindruckendes Erlebnis neu gestaltet, und das User Dashboard bietet Quick Links und ein Einführungsvideo für einen reibungsloseren Start.
Das API-Key-Management wurde überarbeitet, um noch sicherer zu sein, und die Plattform wurde in die Ultralytics App integriert, um eine reibungslosere Interaktion zu ermöglichen. Und das ist nur einiges davon!
Wenn wir ins Jahr 2024 starten, freuen wir uns darauf, HUB mit Ihrer kontinuierlichen Unterstützung und Ihrem Input weiter wachsen zu sehen. Lassen Sie uns gemeinsam erkunden, was als Nächstes für YOLOv8 ansteht!
Entdecken Sie die neuesten Entwicklungen, einschließlich des YOLOv8.1 Release, und erkunden Sie, was Ultralytics im Jahr 2024 zu bieten hat!
Pünktlich zum ersten Jahrestag von YOLOv8 bringen wir ein neues YOLOv8-fähiges Tool namens Ultralytics Explorer heraus. Dieses innovative Tool verspricht, die Art und Weise zu verändern, wie Benutzer ihre Datensätze erkunden und mit ihnen interagieren. Sie können entweder die Ultralytics Explorer API oder die GUI verwenden, um Ihre Datensätze mit SQL-Abfragen, Vektorähnlichkeitssuche und semantischer Suche zu filtern und zu durchsuchen.
Eine spannende Funktion von Ultralytics Explorer ist das Image Matching. Sie können beispielsweise ein Bild in Ihrem Datensatz auswählen und alle Bilder in Ihrem Datensatz finden, die diesem Bild ähnlich sind. Dies kann das Verständnis und die Verwaltung Ihres Datensatzes erleichtern.
Nehmen wir an, Sie möchten alle Bilder von Giraffen in Ihrem Datensatz sehen. Das ist mit wenigen Klicks möglich! Er unterstützt auch den Abgleich mehrerer Bilder. Das bedeutet: Wenn Sie mehrere Bilder zum Abgleichen auswählen, wird der Durchschnitt der Bilder berechnet.
Sie können auch SQL-Abfragen schreiben, um eine bestimmte Anzahl von Bildern im Datensatz mit bestimmten Labels zu finden. Dies kann nützlich sein, wenn Sie eine Stichprobe von 10 Bildern aus dem Datensatz mit einem Label wie ‘Hund’ sehen möchten. Es hilft Ihnen, eine Vorstellung von den Daten zu bekommen, die annotiert wurden.
Ein weiteres spannendes Feature ist die Ask AI-Funktion. Falls Sie keine SQL-Kenntnisse haben, können Sie die Abfragefunktion nutzen, ohne SQL zu benötigen. Sie können beispielsweise unseren KI-gestützten Abfragegenerator bitten, Ihnen 100 Bilder mit genau einer Person und 2 Hunden zu zeigen. Dieser generiert dann intern die Abfrage und zeigt Ihnen die Abfrageergebnisse.
Ayush Chaurasia, Advisor bei Ultralytics, sagte: ‘Das Beste daran ist, dass die Ultralytics Explorer API selbst Open Source ist. Sie können die API verwenden, um Anwendungen für die Validierung, Exploration und mehr von Datensätzen zu erstellen.’ Weitere Details zum Ultralytics Explorer finden Sie hier.
YOLOv8 macht einen bedeutenden Fortschritt mit der Einführung der orientierten Objekterkennung, auch bekannt als OBB (Oriented Bounding Boxes). Dieses fortschrittliche Feature wurde entwickelt, um präzise Erkennungsergebnisse zu liefern, insbesondere für Objekte in verschiedenen Winkeln und Drehungen.
Dies verbessert die Robustheit und Zuverlässigkeit der Erkennung, insbesondere bei geneigten Objekten wie Luftbildern und Texterkennung. OBB zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, Objekte in Bildern genau zu lokalisieren und die Einbeziehung von Hintergrundbereichen zu minimieren. Diese Präzision verbessert die Objektklassifizierung erheblich, indem sie Hintergrundrauschen reduziert.
Jing Qiu, ML Engineer bei Ultralytics, gibt Einblicke in unsere neueste Innovation: ‘Das Herzstück des neuen YOLOv8-OBB-Modells ist die robuste Grundlage unseres YOLOv8-Erkennungsmodells. Obwohl es zusätzliche Parameter und Berechnungen beinhaltet, haben wir sichergestellt, dass seine Inferenzgeschwindigkeit für Echtzeitanwendungen schnell bleibt und die Leistung unserer Standard-Erkennungsmodelle widerspiegelt. Es ist benutzerfreundlich und teilt die gleiche API, ist aber durch ein einfaches 'obb'-Zeichen gekennzeichnet, was es extrem einfach macht, es ähnlich wie unsere anderen Aufgaben zu trainieren, zu validieren, vorherzusagen und zu exportieren.’
Wir freuen uns auch, die zusätzliche Kompatibilität für das Training eines Modells auf dem DOTA v2-Datensatz bekannt zu geben. Tauchen Sie hier tiefer ein und entdecken Sie, wie dies die Fähigkeiten von YOLOv8 erweitert.
Während das Hinzufügen neuer Aufgaben zur Unterstützung von YOLOv8 unerlässlich ist, ist es ebenso wichtig, die ursprünglichen Aufgaben zu verbessern und zu erweitern. Ganz in diesem Sinne wurde die von YOLOv8 unterstützte Bildklassifizierungsaufgabe verbessert.
Fatih Akyon, ML Engineer bei Ultralytics, betont: ‘Wir haben SOTA-Klassifizierungsaugmentationen in die Ultralytics-Trainingspipelines integriert. Dies trägt zur Verbesserung der Klassifizierungsergebnisse bei. Die Basismodelle der yolov8-Klassifizierung wurden mit der neuen Pipeline neu trainiert.”
Um mehr über die Fähigkeit von YOLOv8 zur Klassifizierung von Bildern zu erfahren, besuchen Sie diese Dokumentationsseite.
Einer der Hauptgründe für den Erfolg von YOLOv8 im Jahr 2023 war die große Zuneigung, Unterstützung und die vielen Beiträge aus unserer Community. Mit über 225 Beiträgen bisher sind wir dankbar für jeden einzelnen, der dazu beigetragen hat, YOLOv8 zu verfeinern und zu verbessern. Ihr wertvoller Input hat uns angetrieben, YOLOv8 zu verfeinern und feinabzustimmen, wodurch es anpassungsfähiger und reaktionsfähiger auf unterschiedliche Bedürfnisse und Herausforderungen in verschiedenen Branchen geworden ist.
Mit dem Beginn des Jahres 2024 freuen wir uns darauf, unser Repository mit von Nutzern beigesteuerten Beispielen zu erweitern. Ihre Beiträge sind von entscheidender Bedeutung, um reale Szenarien anzugehen, in denen Computer Vision eine Lösung sein kann. Wir laden Sie ein, durch das Teilen Ihrer innovativen Anwendungsfälle, Erfolgsgeschichten und einzigartigen Implementierungen mit der breiteren YOLOv8-Community zusammenzuarbeiten. Ihre Beiträge inspirieren andere Enthusiasten und führen YOLOv8 zu neuen Höhen.
Lasst uns gemeinsam ein lebendiges Repository mit von Nutzern beigesteuerten Beispielen aufbauen, das die Vielseitigkeit von YOLOv8 demonstriert und die Kreativität unserer Community widerspiegelt. Weitere Beispiele finden Sie in unserem Repository, zu dem Sie hier beitragen können. Wenn Sie Fragen zum Mitmachen haben, hilft Ihnen unser Leitfaden weiter.
Vielen Dank für Ihre unermüdliche Unterstützung, und wir freuen uns auf das unglaubliche Jahr, das vor YOLOv8 liegt. Bleiben Sie dran für weitere Updates, Innovationen und gemeinsame Erfolge. Auf ein fantastisches Jahr! 🚀
