Simplifier les opérations d’IA visuelle personnalisées

Engagés à rendre la vision par ordinateur accessible, nous sommes heureux d’annoncer notre partenariat avec Roboflow, qui devient l’outil officiel de gestion et d’annotation des jeux de données pour Ultralytics YOLOv5.

L’objectif de Roboflow est de permettre aux développeurs de créer de meilleurs modèles de vision par ordinateur en simplifiant la collecte et l’annotation de tes données, l’entraînement de ton modèle et l’utilisation de l’apprentissage actif pour l’améliorer encore plus vite. Les développeurs peuvent ainsi consacrer davantage de temps aux problèmes propres à leur domaine, plutôt qu’aux détails du machine learning et à l’infrastructure de vision par ordinateur.

Roboflow a constamment démontré son soutien aux projets open source qui partagent notre vision. Consulte son guide sur l’entraînement d’Ultralytics YOLOv5 sur un jeu de données personnalisé, publié en juin 2020.

La mission d’Ultralytics est de faciliter l’accès à l’IA en créant des outils d’IA de vision accessibles à tous les développeurs. YOLOv5 permet aux développeurs de commencer à entraîner et à déployer des modèles de vision de pointe dans leurs propres projets.

Animés par une vision commune d’une IA facile d’accès, Roboflow et Ultralytics associent leurs forces pour offrir davantage de possibilités à nos utilisateurs. Ce nouveau partenariat facilite l’entraînement de modèles personnalisés.

Découvrez un nouveau partenariat qui facilite l’entraînement de modèles personnalisés#

Grâce à sa simplicité et à sa précision dans les cas d’usage réels, Ultralytics YOLOv5 est devenu l’un des modèles d’IA visuelle les plus populaires au monde. Notre nouvelle intégration Roboflow rend l’entraînement et le déploiement de YOLOv5 encore plus fluides.

Tu peux désormais annoter tes jeux de données personnalisés et les exporter automatiquement directement vers Ultralytics YOLOv5 pour l’entraînement avec Roboflow, grâce à son package pip, qui met l’accent sur l’apprentissage actif. Tu peux ainsi rationaliser ton processus MLOps en évitant de perdre du temps sur les détails de la vision par ordinateur.

Par où commencer ?#

Nous avons simplifié l’entraînement de tes modèles sur des jeux de données personnalisés grâce à notre nouveau notebook Colab YOLOv5. Pour commencer, suis les étapes ci-dessous :

1. Ouvre le notebook Colab d’entraînement personnalisé de YOLOv5
2. Exécute pip install roboflow pour commencer à utiliser tes jeux de données Roboflow
3. Exporte ton projet depuis Roboflow au format souhaité
4. Un extrait de code pour l’entraînement personnalisé sera généré
5. Copie-colle l’extrait depuis ton compte à l’endroit indiqué dans le notebook

Partenariat entre Roboflow et Ultralytics.

Tu trouveras d’autres informations utiles dans ce tutoriel vidéo de Roboflow.

Une période passionnante pour travailler dans le domaine de la vision par ordinateur#

L’association des dernières fonctionnalités de Roboflow et des atouts de YOLOv5 constitue une solution MLOps puissante. Nous sommes enthousiastes à l’idée des possibilités qu’Ultralytics et Roboflow ouvrent grâce à leur vision commune d’une IA facile d’accès, et nous avons hâte de voir ce que nos utilisateurs créeront avec cette nouvelle intégration.

Nous avons hâte de découvrir les avancées que notre communauté de développeurs réalisera. Aujourd’hui, les jeux de données Roboflow peuvent également être importés directement dans Ultralytics Platform pour l’annotation et l’entraînement.