Ultralytics YOLOv5 v6.0 ist da!
Entdecke YOLOv5 v6.0: wichtige Updates für bessere Genauigkeit, geringeren Speicherverbrauch und schnellere Leistung von KI-Modellen. Werde noch heute Teil unserer globalen Community von Beitragenden!
Unser neuestes Update erschien am 12. Oktober 2021 und ist das erste große Release seit April 2021. Version v6.0 bringt signifikante Verbesserungen, die den Speicherbedarf während des Trainings senken, die Genauigkeit bei der Bereitstellung erhöhen und die Laufzeitleistung über die gesamte Palette der YOLOv5-Modelle hinweg optimieren.
Geschwindigkeits- vs. Genauigkeitsdiagramm von YOLOv5 v6.0.
Das Ergebnis für ML-Ingenieure und Data Scientists ist, dass YOLOv5 nun eine leistungsfähigere Vision-AI-Lösung bietet und noch einfacher zu trainieren und bereitzustellen ist als je zuvor. Basierend auf empirischen Ergebnissen der F&E-Bemühungen von Ultralytics wurden mehrere Updates an den Modell-Backbones vorgenommen.
Die Modifikationen umfassen neue Module sowie Verbesserungen an bestehenden Modulen, die zusammen schnellere, kleinere und genauere Modelle ermöglichen.
Das hätten wir alleine jedoch nicht geschafft! Dieses Release enthält 465 PRs von 73 Mitwirkenden aus der ganzen Welt, die alle zusammenarbeiten, um die Grenzen der KI zu verschieben. Sieh dir unsere Open-Source-Beitragsrichtlinien an, wenn du mehr erfahren oder selbst einen Beitrag leisten möchtest.
Dieses Release bringt Hunderte kleinerer Änderungen mit sich, die in der Summe einen echten Unterschied machen. Es sind zu viele, um auf jede im Detail einzugehen, aber hier sind einige der wichtigsten Highlights:
- Roboflow-Integration ⭐ NEU: Trainiere YOLOv5-Modelle direkt auf jedem Roboflow-Datensatz mit unserer neuen Integration! Diese Integration bietet eine nahtlose Verbindung zwischen deinen Roboflow-Datensätzen und deinem YOLOv5-Training. (#4975 von @Jacobsolawetz)
- YOLOv5n 'Nano'-Modelle ⭐ NEU: Neues, kleineres YOLOv5n-Modell (1,9 Mio. Parameter), das unter dem YOLOv5s (7,5 Mio. Parameter) liegt, exportierbar auf eine INT8-Größe von 2,1 MB, ideal für ultraleichte mobile Lösungen. (#5027 von @glenn-jocher)
- TensorFlow und Keras: Der Export von TensorFlow-, Keras-, TFLite- und TF.js-Modellen ist nun vollständig in YOLOv5 integriert, für nahtlose Übergänge vom Training bis zur Bereitstellung. (#1127 von @zldrobit)
- OpenCV DNN: YOLOv5 ONNX-Modelle sind jetzt sowohl mit OpenCV DNN als auch mit ONNX Runtime kompatibel, um Nutzern noch mehr Optionen für Bereitstellungsziele zu bieten. (#4833 von @jebastin-nadar)
- Modellarchitektur: Aktualisierte Backbones sind etwas kleiner, schneller und genauer und benötigen während des Trainings weniger GPU-Speicher.
Link to this sectionAbschließende Gedanken#
Etwas mehr als ein Jahr nach der Veröffentlichung von YOLOv5 ist unsere hochmoderne Objekterkennungstechnologie nun auf dem besten Weg, die weltweit beliebteste Vision-KI zu werden. Mit der Hilfe von Hunderten von Mitwirkenden und dem Feedback von Tausenden von Nutzern entwickeln wir Tools, die sowohl effektiv als auch einfach zu bedienen sind, und unsere neue v6.0-Version ist der nächste aufregende Schritt auf diesem Weg. Besuche unser Open-Source GitHub Repository, um noch heute mit YOLOv5 zu beginnen! YOLOv5 GitHub Repository
