¡Ya está aquí Ultralytics YOLOv5 v6.0!
Descubre YOLOv5 v6.0: actualizaciones importantes para una mayor precisión, menor uso de memoria y un rendimiento del modelo de IA más rápido. ¡Únete a nuestros colaboradores globales hoy mismo!
Nuestra última actualización llegó el 12 de octubre de 2021 y es el primer lanzamiento importante desde abril de 2021. La versión v6.0 trae mejoras significativas que reducen los requisitos de memoria durante el entrenamiento, aumentan la precisión durante el despliegue y optimizan el rendimiento en tiempo de ejecución en toda la gama de modelos YOLOv5.
Gráfico de velocidad frente a precisión de YOLOv5 v6.0.
El resultado para los ingenieros de ML y científicos de datos es que YOLOv5 ahora proporciona una solución de Vision AI más potente, y es incluso más fácil de entrenar y desplegar que nunca. Se realizaron múltiples actualizaciones en los backbones de los modelos basadas en los resultados empíricos de los esfuerzos de I+D de Ultralytics.
Las modificaciones incluyen nuevos módulos y mejoras en módulos existentes que se combinan para producir modelos más rápidos, pequeños y precisos.
¡Sin embargo, no podríamos haber hecho esto solos! Este lanzamiento incorpora 465 PRs de 73 colaboradores de todo el mundo, colaborando juntos para ampliar los límites de la IA. Consulta nuestras guías de contribución de código abierto si quieres obtener más información o contribuir tú mismo.
Este lanzamiento trae cientos de pequeños cambios que se acumulan para marcar una diferencia real, demasiados para entrar en detalles, pero algunos de los aspectos más destacados son:
- Integración con Roboflow ⭐ NUEVO: ¡Entrena modelos YOLOv5 directamente en cualquier dataset de Roboflow con nuestra nueva integración! Esta integración proporciona una conexión fluida entre tus datasets de Roboflow y tus entrenamientos de YOLOv5. (#4975 por @Jacobsolawetz)
- Modelos 'Nano' YOLOv5n ⭐ NUEVO: Nuevo modelo YOLOv5n más pequeño (1.9M params) por debajo de YOLOv5s (7.5M params), exporta a un tamaño de 2.1 MB en INT8, ideal para soluciones móviles ultraligeras. (#5027 por @glenn-jocher)
- TensorFlow y Keras: La exportación de modelos a TensorFlow, Keras, TFLite y TF.js está ahora totalmente integrada en YOLOv5 para transiciones fluidas desde el entrenamiento hasta el despliegue. (#1127 por @zldrobit)
- OpenCV DNN: Los modelos ONNX de YOLOv5 ahora son compatibles tanto con OpenCV DNN como con ONNX Runtime para ofrecer a los usuarios aún más opciones de destino para el despliegue. (#4833 por @jebastin-nadar)
- Arquitectura del modelo: Los backbones actualizados son ligeramente más pequeños, rápidos y precisos, y requieren menos memoria de GPU durante el entrenamiento.
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Poco más de un año después del lanzamiento de YOLOv5, nuestra tecnología de vanguardia de detección de objetos está camino de convertirse en la IA de visión más querida del mundo. Con la ayuda de cientos de colaboradores y los comentarios de miles de usuarios, estamos creando herramientas que son eficaces y fáciles de usar, y nuestro nuevo lanzamiento v6.0 es el siguiente paso emocionante en este viaje. ¡Dirígete a nuestro repositorio de código abierto en GitHub para empezar a usar YOLOv5 hoy mismo! YOLOv5 GitHub Repository
