Mit dem Ziel, jedem zu helfen, die besten Vision-KI-Modelle einfach zu trainieren und einzusetzen, haben wir unseren ersten Ultralytics YOLOv5 Export-Wettbewerb organisiert. Wir schätzen den Kontakt mit den Mitgliedern unserer Open-Source-Community und sind immer wieder beeindruckt von den zahlreichen Anwendungen, die die Benutzer erstellen.
Deadline
Der Wettbewerb lief vom 17. Mai 2021 bis zum 31. September 2021 24:00 UTC. Nach diesem Datum wurde der Wettbewerb geschlossen und weitere Einreichungen waren nicht mehr preisgeldberechtigt.
Bewertung
Die Bewertung fand vom 1. September 2021 bis zum 31. September 2021 statt. Unser Team hat jede Einreichung gründlich geprüft.
$10000 in Preisen
Die beste Einsendung in den Kategorien hat das volle Preisgeld von $2000,00 (2000,00 USD) von Ultralytics für diese Kategorie erhalten.
5 Kategorien
Mit Hilfe unserer großartigen Community haben wir 5 Kategorien erstellt, die die beliebtesten Einsatzszenarien für YOLOv5-Modelle darstellen, darunter Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, Desktop CPU und Android Edge-Geräte.
Einreichungen
Unsere Teilnehmer haben ein öffentliches Github-Repository für ihre Einreichung erstellt, ihrer Arbeit eine Open-Source-Lizenz zugewiesen und ihre Einreichung direkt in einem der 5 offiziellen Threads für Einreichungen zum EXPORT-Wettbewerb gepostet, damit die Community abstimmen kann. Beachten Sie, dass diese Threads nur für offizielle Einreichungen gedacht sind. Allgemeine Fragen oder Kommentare wurden direkt in diesem Thread oder in einer neuen Diskussion gestellt. Links zu den Einreichungen:
1. Nvidia Jetson Nano
2. Google Edge TPU
3. Raspberry Pi
4. Intel/AMD-CPU
5. Android
Gewinner des Wettbewerbs
Nach reiflicher Überlegung haben wir uns für die Gewinner in jeder der fünf Kategorien entschieden, die die beliebtesten Einsatzszenarien für YOLOv5-Modelle in der Praxis darstellen. Alle Teilnehmer wurden persönlich kontaktiert und die Preise wurden anschließend an die Gewinner ausgezahlt. Heute freuen wir uns, endlich die besten Lösungen mit Ihnen zu teilen!
Nvidia Jetson Nano
Preis: $2000
Alexander Mamaev
Google Edge TPU
Preis: $2000
Josh Veitch-Michaelis
Android
Preis: $2000
Yasuhiro Nitta
Raspberry Pi
Preis: $2000
Kein Gewinner *
Intel/AMD-CPU
Preis: $2000
Kein Gewinner *
*Die Einreichungen in dieser Kategorie erfüllten nicht die Mindestanforderungen in jedem der Bewertungskriterien. Daher wurde dieses Mal kein Gewinner für die Kategorie ausgewählt, aber die Teilnehmer haben in Zukunft mehr Chancen, sich erneut zu bewerben.
Herzlichen Glückwunsch an die Gewinner! Schauen Sie sich unbedingt ihre Repositories an.
"Die YOLOv5-Bibliothek ist großartig - sie wird fast täglich aktualisiert, die Modelle funktionieren gut und die Benutzerfreundlichkeit wird ständig verbessert. Ein großer Teil meiner Forschung umfasst den Einsatz von ML auf eingebetteten Geräten, und ich hatte bereits mit der EdgeTPU gearbeitet, so dass dies eine interessante Herausforderung war."
Josh Veitch-Michaelis
Wir möchten auch allen, die an unserem Exportwettbewerb teilgenommen haben, ein großes Lob aussprechen! Wir können uns glücklich schätzen, zahlreiche wertvolle Mitglieder in unserer Open-Source-Gemeinschaft zu haben. Es sind die Beiträge von Ihnen allen, die unsere Gemeinschaft großartig machen.
Bleibt erstaunlich und schafft weiter! 🚀
Punktevergabe
Die Einreichungen des Exportwettbewerbs wurden nach mehreren Kriterien beurteilt: Einfachheit und Reproduzierbarkeit der Exportmethoden, Qualität der Dokumentation, Qualität des Exports sowie Geschwindigkeit und Genauigkeit der exportierten Modelle. Diese Einreichungen wurden dann sowohl vom Ultralytics-Team als auch von der Gemeinschaft bewertet.
Qualität der Ausfuhr (20%)
Der einfachste Export hat die geringste Anzahl von Schritten, erfordert die geringste Anzahl von Argumenten/Parametern, verwendet die geringste Anzahl von importierten Paketen und ist mit der geringsten Menge an Code ausführbar.
Qualität der Dokumentation (20%)
Die Einreichungen sollten in einer Markdown-Datei gut dokumentiert sein. Jeder Schritt sollte erklärt werden, einschließlich Einrichtung/Anforderungen, Einstellungen/Argumente, Exportschritte und Einrichtung der Einsatzumgebung, falls zutreffend.
Qualität der Einreichung (20%)
Jeder Aspekt des Exports und der Bereitstellung, ausgehend von einem offiziellen yolov5s.pt-Modell, sollte enthalten sein. Für Umgebungen, die besondere Anforderungen stellen, wie z. B. Jetson Nano, müssen alle Pakete und/oder Docker-Images bereitgestellt und dokumentiert werden. Für Android-Einsätze sollte auch eine Android-Referenzanwendung enthalten sein. Eine Einreichung muss 100% dessen enthalten, was für den vollständigen Export und die Verwendung eines YOLOv5-Modells erforderlich ist.
Geschwindigkeit und Genauigkeit des eingesetzten Modells (40%)
Die eingesetzten Modelle sollten nahezu identische Ergebnisse liefern wie die offiziellen YOLOv5 PyTorch-Modelle (d. h. Inferenz mit Python detect.py --weights yolov5s.pt). Die Genauigkeit der eingesetzten Lösungen wird anhand einer Testmenge von Ultralytics-Bildern analysiert, die der Öffentlichkeit nicht zur Verfügung stehen. Auch die Geschwindigkeit ist sehr wichtig, wobei die schnellsten Lösungen bevorzugt werden. Für Android werden Exporte auf GPU, NNAPI und Hexagon-Delegierte die höchste Punktzahl erhalten.
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