Ultralytics YOLOv5 v6.0 ist da!
Entdecke YOLOv5 v6.0: wichtige Aktualisierungen für höhere Genauigkeit, geringeren Speicherbedarf und schnellere Leistung von AI-Modellen. Werde noch heute Teil unserer globalen Community von Mitwirkenden!
Unser neuestes Update wurde am 12. Oktober 2021 veröffentlicht und ist die erste größere Veröffentlichung seit April 2021. Die Version v6.0 bringt deutliche Verbesserungen, die den Speicherbedarf beim Training senken, die Genauigkeit bei der Bereitstellung erhöhen und die Laufzeitleistung über die gesamte Palette der Ultralytics YOLOv5-Modelle hinweg optimieren.
Diagramm zu Geschwindigkeit und Genauigkeit von Ultralytics YOLOv5 v6.0.
Für ML-Ingenieure und Datenwissenschaftler bedeutet das, dass YOLOv5 nun eine leistungsfähigere Lösung für Vision AI bietet und sich einfacher als je zuvor trainieren und bereitstellen lässt. Die Modell-Backbones wurden auf Grundlage empirischer Ergebnisse aus den Forschungs- und Entwicklungsarbeiten (R&D) von Ultralytics mehrfach aktualisiert.
Zu den Änderungen gehören neue Module und Verbesserungen an bestehenden Modulen, die zusammen schnellere, kleinere und genauere Modelle ermöglichen.
Das hätten wir allerdings nicht allein geschafft! Diese Veröffentlichung umfasst 465 PRs von 73 Mitwirkenden aus aller Welt, die gemeinsam daran gearbeitet haben, die Grenzen der KI zu erweitern. In unseren Open-Source-Richtlinien für Beiträge erfährst du mehr darüber oder wie du selbst beitragen kannst.
Diese Veröffentlichung enthält Hunderte kleiner Änderungen, die sich zu einem spürbaren Unterschied summieren – zu viele, um auf alle im Detail einzugehen. Einige der wichtigsten Höhepunkte sind jedoch:
- Roboflow-Integration ⭐ NEU: Trainiere YOLOv5-Modelle mit unserer neuen Integration direkt auf jedem Roboflow-Datensatz! Diese Integration ermöglicht eine nahtlose Verbindung zwischen deinen Roboflow-Datensätzen und deinen YOLOv5-Trainings. (#4975 von @Jacobsolawetz)
- YOLOv5n-Modelle „Nano“ ⭐ NEU: Ein neues kleineres YOLOv5n-Modell (1,9 Mio. Parameter) unterhalb von YOLOv5s (7,5 Mio. Parameter), das sich mit einer Größe von 2,1 MB im INT8-Format exportieren lässt und sich ideal für besonders leichte mobile Lösungen eignet. (#5027 von @glenn-jocher)
- TensorFlow und Keras: Der Export von TensorFlow-, Keras-, TFLite- und TF.js-Modellen ist jetzt vollständig in YOLOv5 integriert und ermöglicht einen nahtlosen Übergang vom Training zur Bereitstellung. (#1127 von @zldrobit)
- OpenCV DNN: YOLOv5-ONNX-Modelle sind jetzt sowohl mit OpenCV DNN als auch mit ONNX Runtime kompatibel und bieten dir dadurch noch mehr Optionen für die Bereitstellung. (#4833 von @jebastin-nadar)
- Modellarchitektur: Die aktualisierten Backbones sind etwas kleiner, schneller und genauer und benötigen beim Training weniger GPU-Speicher.
Abschließende Gedanken#
Etwas mehr als ein Jahr nach der Veröffentlichung von YOLOv5 entwickelt sich unsere hochmoderne Objekterkennungstechnologie zur weltweit beliebtesten Lösung für Vision AI. Mit der Hilfe Hunderter Mitwirkender und dem Feedback Tausender Nutzer entwickeln wir effektive und benutzerfreundliche Werkzeuge. Unsere neue Version v6.0 ist der nächste spannende Schritt auf diesem Weg. Besuche unser Open-Source-GitHub-Repository und beginne noch heute mit der Nutzung von YOLOv5! YOLOv5-GitHub-Repository
