YOLOv5 ist in v6.1 noch stärker geworden!

Als Pioniere im Bereich Computer Vision und maschinelles Lernen freut sich Ultralytics, die neuesten Entwicklungen in unserer Flaggschiff-Technologie YOLO (You Only Look Once) bekannt zu geben. Mit der Veröffentlichung von YOLOv5 v6.1 haben wir unsere Architektur fein abgestimmt, um Einfachheit, Geschwindigkeit und Stärke zu verbessern und sicherzustellen, dass unsere Technologie weiterhin an der Spitze der Innovation steht. Unsere letzte Veröffentlichung im Oktober 2021 legte den Grundstein für diese Fortschritte, und jetzt sind wir stolz darauf, diese entscheidenden Aktualisierungen vorzustellen, die die Benutzerfreundlichkeit und Leistung von YOLO neu definieren.

Wichtige Aktualisierungen

In unserem unermüdlichen Streben nach Exzellenz im Bereich Vision AI sind dies die bahnbrechenden Verbesserungen, die Sie in YOLOv5 v6.1 finden werden:

• TensorRT Unterstützung: Verbesserte Integration für TensorFlow-, Keras-, TFLite- und TF.js-Modellexporte mit python export.py --include saved_model pb tflite tfjs (#5699 von @imyhxy). Dies ist ein bedeutender Meilenstein, da NVIDIA TensorRT ein hochleistungsfähiger Deep-Learning-Inferenzoptimierer und eine Laufzeitumgebung ist, die eine geringe Latenz und einen hohen Durchsatz für Deep-Learning-Anwendungen bietet.
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• TensorFlow Edge TPU Unterstützung ⭐ NEU: Wir stellen das neue, kleinere YOLOv5n-Modell (1,9 Mio. Parameter) vor, das in seiner Komplexität unter YOLOv5s (7,5 Mio. Parameter) liegt, aber dennoch in seiner Fähigkeit glänzt, auf eine Größe von nur 2,1 MB INT8 exportiert zu werden. Dies ist besonders ideal für ultraleichte mobile Lösungen, die leistungsstarkes maschinelles Lernen bis an die Grenzen der Technologie bringen (#3630 von @zldrobit).
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• OpenVINO-Unterstützung: YOLOv5 ONNX-Modelle sind jetzt kompatibel. Mit OpenVINO können Modelle jetzt die volle Leistung von Intel-CPUs und integrierten GPUs für eine vielseitige Palette von Anwendungen nutzen (#6057 von @glenn-jocher).
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• Export-Benchmarks: Wir haben ein neues Benchmarking-Tool eingeführt, um mAP (Mean Average Precision) und Geschwindigkeit über alle YOLOv5-Exportformate hinweg mit python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt zu bewerten. Derzeit läuft es auf CPUs, aber wir planen, dies in zukünftigen Updates auf GPU-Benchmarks auszuweiten (#6613 von @glenn-jocher).
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• Hyperparameter: Es gab eine geringfügige, aber entscheidende Anpassung unserer Hyperparameter - in hyp-scratch-large.yaml wurde der Lernraten Faktor (lrf) von 0,2 auf 0,1 reduziert (#6525 von @glenn-jocher).
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• Training: Der standardmäßige Learning Rate (LR) Scheduler wurde auf One-Cycle Linear aktualisiert und ersetzt den vorherigen One-Cycle mit Cosinus, um die Trainingsergebnisse zu verbessern (#6729 von @glenn-jocher).

YOLOv5 enthüllt das gesamte Spektrum unserer Unterstützung für verschiedene Formate und funktioniert jetzt offiziell mit 11 Formaten. Es unterstützt nicht nur den Export, sondern auch die Inferenz mit detect.py und PyTorch Hub sowie die Validierung zur Profilerstellung von mAP und Geschwindigkeit:

• ✅ PyTorch
• ✅ TorchScript
• ✅ ONNX
• ✅ OpenVINO
• ✅ TensorRT
• ✅ CoreML
• ✅ TensorFlow SavedModel
• ✅ TensorFlow GraphDef
• ✅ TensorFlow Lite
• ✅ TensorFlow Edge TPU
• ✅ TensorFlow.js

Gemeinsam für eine KI für alle

Wir bei Ultralytics werden nicht nur von dem Wunsch angetrieben, führend zu sein, sondern auch von der Leidenschaft, an der Community teilzunehmen und einen Beitrag zu leisten. Die YOLOv5-Familie war maßgeblich an unserer Reise beteiligt und hat uns durch Triumphe und Herausforderungen gleichermaßen unterstützt. Dieses Update ist ein gemeinsamer Triumph, der die harte Arbeit von 271 PRs von 48 neuen Mitwirkenden repräsentiert. Wir fühlen uns unserer Mission verpflichtet, KI zu demokratisieren und sie für alle zugänglich und einsatzbereit zu machen.

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Von KI-Enthusiasten bis zur populärsten Objekterkennung des Jahres 2022

In diesem Jahr hat unser Ultralytics/YOLOv5-Repository einen bedeutenden Meilenstein erreicht, indem es pjreddie/darknet YOLOv3 von Joseph Redmon in der Gesamtzahl der GitHub-Sterne übertroffen hat und nun über 22.400 Sterne aufweist. Dies ist ein Beweis für das Vertrauen und die Begeisterung der Community, und es motiviert uns, die Grenzen der Vision AI immer weiter zu verschieben. Wir fühlen uns zutiefst geehrt, das Erbe von You Only Look Once weiterzuführen.

Besuchen Sie unser YOLOv5 GitHub-Repository, um umfassende Informationen über die neue Version zu erhalten, und treten Sie der lebendigen Community von YOLO-Objekterkennungs-Enthusiasten bei.

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