Die Gewinner der Ultralytics YOLOv5 Export Competition
Entdecke die Gewinner der Ultralytics YOLOv5 Export Competition, die das Beste bei der Bereitstellung von KI-Modellen auf verschiedenen Geräten präsentieren.
Mit dem Ziel, jedem dabei zu helfen, die besten Vision AI-Modelle einfach zu trainieren und bereitzustellen, haben wir unseren ersten Ultralytics YOLOv5 Export-Wettbewerb organisiert. Wir schätzen den Kontakt zu den Mitgliedern unserer Open-Source-Community und sind immer wieder beeindruckt von den zahlreichen Anwendungen, die unsere Nutzer erstellen.
Link to this sectionEinsendeschluss#
Der Wettbewerb lief vom 17. Mai 2021 bis zum 31. August 2021, 24:00 Uhr UTC. Nach diesem Datum wurde der Wettbewerb geschlossen und weitere Einsendungen waren nicht mehr preisgeldberechtigt.
Link to this sectionBewertung#
Die Bewertung fand vom 1. September 2021 bis zum 16. September 2021 statt. Unser Team hat jede Einsendung gründlich geprüft.
Link to this section$10.000 an Preisen#
Die beste Einsendung in den Kategorien hat das volle Preisgeld von $2000,00 (2000,00 USD) von Ultralytics für diese Kategorie erhalten.
Link to this section5 Kategorien#
Mit Hilfe unserer großartigen Community haben wir zuvor 5 Kategorien erstellt, die die beliebtesten realen Einsatzszenarien für YOLOv5-Modelle repräsentieren, einschließlich Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, Desktop CPU und Android Edge-Geräte.
Link to this sectionEinsendungen#
Unsere Teilnehmer haben ein öffentliches GitHub-Repository für ihre Einsendung erstellt, ihre Arbeit mit einer Open-Source-Lizenz versehen und ihre Einsendung direkt in einem der 5 offiziellen EXPORT-Wettbewerbs-Threads gepostet, damit die Community abstimmen konnte. Bitte beachte, dass diese Threads nur für offizielle Einsendungen gedacht waren. Allgemeine Fragen oder Kommentare wurden direkt in diesem Thread oder in einer neuen Diskussion gestellt. Links zu den Einsendungen:
Link to this sectionWettbewerbsgewinner#
Nach reiflicher Überlegung haben wir die Gewinner für jede der fünf Kategorien ausgewählt, die die beliebtesten realen Einsatzszenarien für YOLOv5-Modelle repräsentieren. Alle Teilnehmer wurden persönlich kontaktiert und die Preise wurden anschließend an unsere Gewinner ausgezahlt. Heute freuen wir uns, endlich die besten Lösungen mit dir zu teilen!
Link to this sectionNVIDIA Jetson Nano#
Preis: $2000
Link to this sectionGoogle Edge TPU#
Preis: $2000
Link to this sectionAndroid#
Preis: $2000
Link to this sectionRaspberry Pi#
Preis: $2000
Kein Gewinner *
Link to this sectionIntel/AMD CPU#
Preis: $2000
Kein Gewinner *
*Die Einsendungen in dieser Kategorie entsprachen nicht den Mindestanforderungen der jeweiligen Bewertungskriterien. Daher wurde diesmal kein Gewinner für diese Kategorie ausgewählt; es wird jedoch in Zukunft weitere Möglichkeiten für Teilnehmer geben, sich erneut zu messen.
Herzlichen Glückwunsch an die Gewinner! Schau dir unbedingt ihre Repositories an.
"Die YOLOv5-Bibliothek ist großartig – sie wird fast täglich aktualisiert, die Modelle funktionieren gut und die Benutzererfahrung verbessert sich ständig. Ein Großteil meiner Forschung beinhaltet die Bereitstellung von ML auf eingebetteten Geräten, und ich hatte bereits früher mit der EdgeTPU gearbeitet, daher schien dies eine unterhaltsame Herausforderung zu sein." Josh Veitch-Michaelis
Wir möchten auch ein großes Dankeschön an alle aussprechen, die an unserem Export-Wettbewerb teilgenommen haben! Wir können uns glücklich schätzen, zahlreiche wertvolle Mitglieder in unserer Open-Source-Community zu haben. Es sind eure Beiträge, die unsere Community großartig machen.
Bleib fantastisch und erschaffe weiter! 🚀
Link to this sectionBewertung#
Die Beiträge des Export-Wettbewerbs wurden auf der Grundlage mehrerer Kriterien bewertet: Einfachheit und Reproduzierbarkeit ihrer Exportmethoden, Qualität ihrer Dokumentation, Qualität des Exports sowie Geschwindigkeit und Genauigkeit ihrer exportierten Modelle. Diese Einsendungen wurden dann sowohl vom Team hier bei Ultralytics als auch durch Feedback aus der Community bewertet.
Link to this sectionQualität des Exports (20%)#
Der einfachste Export weist die geringste Anzahl an Schritten auf, erfordert die wenigsten Argumente/Parameter, nutzt die wenigsten importierten Pakete und ist mit dem geringsten Codeaufwand ausführbar.
Link to this sectionQualität der Dokumentation (20%)#
Einsendungen sollten mithilfe einer Markdown-Datei gut dokumentiert sein. Jeder Schritt sollte erklärt werden, einschließlich Einrichtung/Anforderungen, aller Einstellungen/Argumente, Exportschritte und, falls zutreffend, der Einrichtung der Bereitstellungsumgebung.
Link to this sectionQualität der Einsendung (20%)#
Jeder Aspekt des Exports und der Bereitstellung, ausgehend von einem offiziellen yolov5s.pt-Modell, sollte enthalten sein. Für Umgebungen, die spezielle Anforderungen erfordern, wie z. B. Jetson Nano, müssen alle Pakete und/oder Docker-Images bereitgestellt und dokumentiert werden. Für Android-Bereitstellungen sollte auch eine Android-Referenz-App enthalten sein. Eine Einsendung muss zu 100% alles enthalten, was für das vollständige Exportieren und Verwenden eines YOLOv5-Modells erforderlich ist.
Link to this sectionGeschwindigkeit und Genauigkeit des bereitgestellten Modells (40%)#
Bereitgestellte Modelle sollten nahezu identische Inferenz-Ergebnisse wie offizielle YOLOv5 PyTorch-Modelle liefern (d. h. Inferenz mit python detect.py --weights yolov5s.pt). Die Genauigkeit der bereitgestellten Lösungen wird auf einem Hold-out-Testset von Ultralytics-Bildern analysiert, das der Öffentlichkeit nicht zugänglich ist. Geschwindigkeit ist ebenfalls sehr wichtig, wobei die schnellsten Bereitstellungslösungen stark bevorzugt werden. Für Android erhalten Exporte auf GPU, NNAPI und Hexagon Delegates hier die höchste Punktzahl.
