¡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 la primera gran versión 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 de Ultralytics YOLOv5.
Gráfico de velocidad frente a precisión de Ultralytics 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! Esta versión incorpora 465 PRs de 73 colaboradores de todo el mundo, colaborando conjuntamente para ampliar los límites de la IA. Consulta nuestras pautas de contribución de código abierto si deseas 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 de YOLOv5 directamente en cualquier conjunto de datos de Roboflow con 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 (1.9M parámetros) por debajo de YOLOv5s (7.5M parámetros), se exporta a un tamaño INT8 de 2.1 MB, ideal para soluciones móviles ultraligeras. (#5027 por @glenn-jocher)
- TensorFlow y Keras: La exportación de modelos de TensorFlow, Keras, TFLite y TF.js ahora está totalmente integrada en YOLOv5 para lograr 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 de 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.
Reflexiones finales#
Poco más de un año después de lanzar YOLOv5, nuestra tecnología de detección de objetos de vanguardia está en 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 nuestra nueva versión 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! Repositorio de GitHub de YOLOv5
