¡YOLOv5 se ha vuelto más fuerte en la v6.1!

Como pioneros en el ámbito de la visión artificial y el aprendizaje automático, Ultralytics se complace en anunciar los últimos desarrollos en nuestra tecnología insignia YOLO (You Only Look Once). Con el lanzamiento de YOLOv5 v6.1, hemos ajustado nuestra arquitectura para mejorar la simplicidad, la velocidad y la solidez, asegurando que nuestra tecnología se mantenga 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.

Actualizaciones importantes

Continuando con nuestra incesante búsqueda de la excelencia en la IA visual, estas son las mejoras innovadoras que encontrará en YOLOv5 v6.1:

• Soporte de TensorRT: Integración mejorada para las exportaciones de modelos de TensorFlow, Keras, TFLite y TF.js utilizando python export.py --include saved_model pb tflite tfjs (#5699 por @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.
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• Soporte para TensorFlow Edge TPU ⭐ NUEVO: Presentamos el nuevo modelo YOLOv5n (1.9M params) más pequeño que se sitúa por debajo de YOLOv5s (7.5M params) en complejidad, pero que destaca por su capacidad de exportarse a un mero tamaño INT8 de 2.1 MB. Esto es particularmente ideal para soluciones móviles ultraligeras, llevando el potente aprendizaje automático al borde mismo de la tecnología (#3630 por @zldrobit).
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• Soporte de OpenVINO: Los modelos YOLOv5 ONNX ahora son compatibles con OpenVINO, los modelos ahora pueden aprovechar toda la potencia de las CPU Intel y las GPU integradas para una variedad versátil de aplicaciones (#6057 por @glenn-jocher).
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• Benchmarks de exportación: Hemos introducido una nueva herramienta de benchmarking para evaluar el mAP (Precisión Media Promedio) y la velocidad en todos los formatos de exportación de YOLOv5 con python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. Actualmente operando en CPUs, planeamos extender esto para incluir benchmarks de GPU en futuras actualizaciones (#6613 por @glenn-jocher).
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• 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 por @glenn-jocher).
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• Entrenamiento: El programador predeterminado de la tasa de aprendizaje (LR) se ha actualizado a lineal de un ciclo, reemplazando el anterior de un ciclo con coseno, para mejorar los resultados del entrenamiento (#6729 por @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

Juntos por la IA para todos

En Ultralytics, no nos impulsa simplemente 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 arduo trabajo de 271 PR de 48 nuevos colaboradores. Mantenemos nuestro compromiso con nuestra misión de democratizar la IA, haciéndola accesible y operativa para todos.

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De entusiastas de la IA a la detección de objetos más popular de 2022

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

Visite nuestro repositorio de YOLOv5 en GitHub para obtener información detallada sobre la nueva versión y unirse a la activa comunidad de entusiastas de la detección de objetos YOLO.

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