¡YOLOv5 es aún más fuerte en la v6.1!

Como pioneros en el ámbito de la visión artificial y el aprendizaje automático, en Ultralytics estamos encantados de anunciar las últimas novedades de nuestra emblemática tecnología YOLO (You Only Look Once). Con el lanzamiento de YOLOv5 v6.1, hemos ajustado nuestra arquitectura para mejorar la simplicidad, la velocidad y la potencia, garantizando que nuestra tecnología permanezca a la vanguardia de la innovación. Nuestro último lanzamiento en octubre de 2021 sentó las bases para estos avances, y ahora estamos orgullosos de presentar estas actualizaciones cruciales que redefinen la usabilidad y el rendimiento de YOLO.

Link to this sectionActualizaciones importantes#

Continuando con nuestra incesante búsqueda de la excelencia en Vision AI, estas son las innovadoras mejoras que encontrarás en YOLOv5 v6.1:

• Soporte para TensorRT: Integración mejorada para exportaciones de modelos de TensorFlow, Keras, TFLite y TF.js usando python export.py --include saved_model pb tflite tfjs (#5699 de @imyhxy). Este es un hito importante, ya que TensorRT de NVIDIA es un optimizador y tiempo de ejecución de inferencia de aprendizaje profundo de alto rendimiento que ofrece baja latencia y alto rendimiento para aplicaciones de aprendizaje profundo.
• Soporte para TensorFlow Edge TPU ⭐ NUEVO: Presentamos el nuevo modelo YOLOv5n (1.9M parámetros), más pequeño, que se sitúa por debajo de YOLOv5s (7.5M parámetros) en complejidad, pero que destaca por su capacidad de exportarse a un tamaño INT8 de apenas 2.1 MB. Esto es especialmente ideal para soluciones móviles ultraligeras, llevando un potente aprendizaje automático al extremo de la tecnología (#3630 de @zldrobit).
• Soporte para OpenVINO: Los modelos ONNX de YOLOv5 ahora son compatibles. Con OpenVINO, los modelos pueden aprovechar toda la potencia de las CPUs y GPUs integradas de Intel para una versátil gama de aplicaciones (#6057 de @glenn-jocher).
• Benchmarks de exportación: Hemos introducido una nueva herramienta de benchmarking para evaluar el mAP (Mean Average Precision) y la velocidad en todos los formatos de exportación de YOLOv5 con python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. Actualmente funciona en CPUs, pero planeamos ampliar esto para incluir benchmarks de GPU en futuras actualizaciones (#6613 de @glenn-jocher).
• Hiperparámetros: Se ha realizado un ajuste menor pero crucial en nuestros hiperparámetros: en hyp-scratch-large.yaml el factor de tasa de aprendizaje (lrf) se ha reducido de 0.2 a 0.1 (#6525 de @glenn-jocher).
• Entrenamiento: El programador de tasa de aprendizaje (LR) predeterminado se ha actualizado a lineal de un ciclo, reemplazando el anterior de un ciclo con coseno, para obtener mejores resultados de entrenamiento (#6729 de @glenn-jocher).

Revelando el espectro completo de nuestro soporte en diferentes formatos, YOLOv5 ahora funciona oficialmente con 11 formatos, soportando no solo la exportación, sino también la inferencia con detect.py y PyTorch Hub, y la validación para perfilar mAP y velocidad:

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

Link to this sectionJuntos por la IA de todos#

En Ultralytics, no nos mueve solo el deseo de liderar, sino la pasión por participar y contribuir a la comunidad. La familia YOLOv5 ha sido fundamental en nuestro viaje, apoyándonos tanto en los triunfos como en los desafíos. Esta actualización es un triunfo colectivo que representa el duro trabajo de 271 PRs de 48 nuevos colaboradores. Mantenemos nuestro compromiso con la misión de democratizar la IA, haciéndola accesible y operativa para todo el mundo.

Link to this sectionÚnete a la revolución de la Vision AI#

Buscamos continuamente talento para unirse a nuestras filas e invitamos a colaborar en nuestros proyectos de código abierto. Si te interesa formar parte del equipo de IA más innovador, explora nuestra página de carreras o considera contribuir a YOLOv5.

Link to this sectionDe entusiastas de la IA a la detección de objetos más popular de 2022#

Este año, nuestro repositorio Ultralytics/YOLOv5 ha alcanzado un hito importante al superar a pjreddie/darknet YOLOv3 de Joseph Redmon en número total de estrellas en GitHub, superando ya las 22.4k. Esto es un testimonio de la confianza y el entusiasmo de la comunidad, y nos motiva a seguir superando los límites de la Vision AI. Nos sentimos profundamente honrados de continuar con el legado de You Only Look Once.

Visita nuestro repositorio de YOLOv5 en GitHub para obtener detalles completos sobre el nuevo lanzamiento y únete a la vibrante comunidad de entusiastas de la detección de objetos YOLO.

Link to this sectionExperimenta la magia de YOLO sin código#

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