¡Ya está aquí Ultralytics YOLOv5 v6.0!
Descubre YOLOv5 v6.0: importantes actualizaciones para mejorar la precisión, reducir el uso de memoria y acelerar el rendimiento de los modelos de IA. ¡Únete hoy a nuestros colaboradores de todo el mundo!
Nuestra última actualización llegó el 12 de octubre de 2021 y es la primera versión principal desde abril de 2021. La versión v6.0 incorpora 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 Ultralytics YOLOv5.
Gráfico de velocidad frente a precisión de Ultralytics YOLOv5 v6.0.
El resultado para los ingenieros de ML y los científicos de datos es que YOLOv5 ofrece ahora una solución de IA de visión más potente y es aún más fácil de entrenar y desplegar que nunca. Se realizaron varias actualizaciones en las arquitecturas base del modelo a partir de los resultados empíricos de los esfuerzos de I+D de Ultralytics.
Las modificaciones incluyen nuevos módulos y mejoras en los módulos existentes que, en conjunto, producen modelos más rápidos, pequeños y precisos.
¡Aunque no podríamos haberlo hecho solos! Esta versión incorpora 465 PR de 73 colaboradores de todo el mundo, que colaboraron para ampliar los límites de la IA. Consulta nuestras directrices de contribución de código abierto si quieres obtener más información o contribuir tú también.
Esta versión incorpora cientos de pequeños cambios que, en conjunto, marcan una diferencia real; son demasiados para detallarlos todos, pero estos son algunos de los aspectos más destacados:
- Integración con Roboflow ⭐ NUEVO: ¡Entrena modelos YOLOv5 directamente con cualquier conjunto de datos de Roboflow gracias a nuestra nueva integración! Esta integración proporciona una conexión fluida entre tus conjuntos de datos de Roboflow y tus entrenamientos de YOLOv5. (#4975 por @Jacobsolawetz)
- Modelos YOLOv5n «Nano» ⭐ NUEVO: Nuevo modelo YOLOv5n más pequeño (1,9 M de parámetros) que YOLOv5s (7,5 M de parámetros), que se exporta con un tamaño INT8 de 2,1 MB, ideal para soluciones móviles ultraligeras. (#5027 por @glenn-jocher)
- TensorFlow y Keras: La exportación de modelos a TensorFlow, Keras, TFLite y TF.js ya está totalmente integrada en YOLOv5 para facilitar la transición del entrenamiento al despliegue. (#1127 por @zldrobit)
- OpenCV DNN: Los modelos YOLOv5 ONNX ahora son compatibles tanto con OpenCV DNN como con ONNX Runtime, lo que ofrece a los usuarios aún más opciones de destino para el despliegue. (#4833 por @jebastin-nadar)
- Arquitectura del modelo: Las arquitecturas base actualizadas son algo más pequeñas, rápidas y precisas, y requieren menos memoria de la GPU durante el entrenamiento.
Reflexiones finales#
Poco más de un año después del lanzamiento de YOLOv5, nuestra tecnología de detección de objetos de vanguardia avanza para convertirse en la IA de visión más apreciada del mundo. Con la ayuda de cientos de colaboradores y los comentarios de miles de usuarios, estamos creando herramientas eficaces y fáciles de usar, y nuestra nueva versión v6.0 es el siguiente paso emocionante de este recorrido. ¡Visita nuestro repositorio de código abierto en GitHub para empezar a usar YOLOv5 hoy mismo! Repositorio de YOLOv5 en GitHub
