Agilice las operaciones de IA de Custom Vision

Dedicados a hacer accesible la visión por ordenador, estamos encantados de anunciar nuestra asociación con Roboflow como herramienta oficial de gestión y anotación de conjuntos de datos para YOLOv5.

El objetivo de Roboflowes permitir a los desarrolladores crear mejores modelos de visión por ordenador agilizando el proceso de recopilación y etiquetado de los datos, el entrenamiento del modelo y el uso del aprendizaje activo para mejorar los modelos aún más rápido. De este modo, los desarrolladores pueden dedicar más tiempo a los problemas específicos del dominio en lugar de a las minucias del aprendizaje automático y la infraestructura de visión por ordenador.

Roboflow ha demostrado continuamente su apoyo a los proyectos de código abierto que comparten nuestra visión. Asegúrate de consultar su guía How to Train YOLOv5 on Custom Dataset, publicada en junio de 2020.

La misión de Ultralytics es facilitar la IA mediante la creación de herramientas de IA de visión accesibles para todos los desarrolladores. YOLOv5 permite a los desarrolladores empezar a entrenar y desplegar modelos de visión de última generación en sus propios proyectos.

A través de una visión compartida de la IA fácil, Roboflow y Ultralytics están aprovechando sus fortalezas únicas para ofrecer una mayor capacidad a nuestros usuarios.
Ahora hay una nueva ayuda en el horizonte gracias a esta nueva asociación que hace que la formación de modelos personalizados sea más fácil que nunca.

Presentamos una nueva asociación que facilita la formación de modelos personalizados

YOLOv5 se ha convertido en una de las IA más populares del mundo gracias a su sencillez y precisión en casos reales. Nuestra nueva integración con Roboflow proporciona una experiencia de formación y despliegue de YOLOv5 aún más fluida.  

Ahora puede etiquetar y exportar automáticamente sus conjuntos de datos personalizados directamente a YOLOv5 para entrenarlos con Roboflow utilizando su paquete pip, con un enfoque que permite el aprendizaje activo. De este modo, conseguirá agilizar su proceso de MLOps evitando el tiempo dedicado a las minucias de la visión por ordenador.
Elimine todo el trabajo innecesario con el aprendizaje automático para que la visión por ordenador sea tan fácil como, por ejemplo, YOLO.

¿Por dónde empezar?

Hemos facilitado el entrenamiento de sus modelos en conjuntos de datos personalizados con nuestro nuevo cuaderno YOLOv5 Colab. Para empezar, siga los pasos que se indican a continuación:

1. Abrir el cuaderno Colab de formación personalizada YOLOv5
2. pip install roboflow para empezar a utilizar sus conjuntos de datos Roboflow
3. Exporte su proyecto desde Roboflow en el formato que desee
4. Se generará un fragmento de código para la formación personalizada
5. Copia/pega el fragmento de tu cuenta en el lugar designado del cuaderno

¡Voilà!

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Encontrará más información útil en el siguiente vídeo tutorial de Roboflow.

Un momento apasionante en el campo de la visión por ordenador  

La combinación de las nuevas funciones de Roboflow con los puntos fuertes de YOLOv5 da lugar a una solución de MLOps increíblemente potente. Estamos entusiasmados con las posibilidades que Ultralytics y Roboflow están abriendo a través de nuestra visión compartida de IA fácil, y no podemos esperar a ver lo que nuestros usuarios crean utilizando nuestra nueva integración.

Estamos impacientes por conocer los avances que logrará nuestra comunidad de desarrolladores.

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