Rationaliser les opérations d'IA de Custom Vision

Soucieux de rendre la vision par ordinateur accessible, nous sommes ravis d'annoncer notre partenariat avec Roboflow en tant qu'outil officiel de gestion et d'annotation des ensembles de données pour YOLOv5.

RoboflowL'objectif d'EMC est de permettre aux développeurs de construire de meilleurs modèles de vision par ordinateur en simplifiant le processus de collecte et d'étiquetage de tes données, d'entraînement de ton modèle et d'utilisation de l'apprentissage actif pour améliorer les modèles encore plus rapidement. De cette façon, les développeurs peuvent consacrer plus de temps aux problèmes spécifiques au domaine plutôt qu'aux détails de l'apprentissage automatique et à l'infrastructure de la vision par ordinateur.

Roboflow a continuellement démontré son soutien aux projets open source qui partagent notre vision. Ne manque pas de consulter leur guide sur la façon d'entraîner YOLOv5 sur un ensemble de données personnalisé, publié en juin 2020.

Ultralytics' a pour mission de rendre l'IA facile en créant des outils Vision AI accessibles à tous les développeurs. YOLOv5 permet aux développeurs de commencer à former et à déployer des modèles de vision de pointe dans leurs propres projets.

Via une vision commune de l'IA facile, Roboflow et Ultralytics tirent parti de leurs forces uniques pour apporter de plus grandes capacités à nos utilisateurs.
Désormais, une nouvelle aide se profile à l'horizon grâce à ce nouveau partenariat qui rend la formation de modèles personnalisés plus facile que jamais !

Présentation d'un nouveau partenariat qui facilite la formation de modèles personnalisés

YOLOv5 est devenu l'une des IA les plus populaires au monde en raison de sa simplicité et de sa précision dans les cas d'utilisation réels. Notre nouvelle intégration à Roboflow offre une expérience de formation et de déploiement YOLOv5 encore plus transparente.  

Tu peux maintenant étiqueter et exporter automatiquement tes ensembles de données personnalisés directement vers YOLOv5 pour les entraîner avec Roboflow à l'aide de leur paquet pip, en mettant l'accent sur l'apprentissage actif. De cette façon, tu peux rationaliser ton processus MLOps en évitant de passer du temps sur les détails de la vision par ordinateur.
Élimine tout le travail inutile avec l'apprentissage automatique pour rendre la vision par ordinateur aussi facile que, disons, YOLO.

Par où commencer ?

Nous avons facilité la formation de tes modèles sur des ensembles de données personnalisés grâce à notre nouveau carnet de notes YOLOv5 Colab. Pour commencer, suis les étapes ci-dessous :

1. Ouvre le carnet de notes Colab de la formation personnalisée YOLOv5
2. pip install roboflow pour commencer à utiliser tes jeux de données Roboflow .
3. Exporte ton projet depuis Roboflow dans le format que tu souhaites.
4. Un extrait de code sera généré pour la formation personnalisée.
5. Copie/colle l'extrait de ton compte à l'endroit désigné dans le carnet.

Voilà !

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Tu trouveras plus d'informations utiles sur le tutoriel vidéo Roboflow suivant.

Une période passionnante dans le domaine de la vision par ordinateur  

La combinaison des nouvelles fonctionnalités de Roboflow avec les points forts de YOLOv5 constitue une solution MLOps incroyablement puissante. Nous sommes enthousiasmés par les possibilités que Ultralytics et Roboflow ouvrent grâce à notre vision commune de l'IA facile, et nous sommes impatients de voir ce que nos utilisateurs créent à l'aide de notre nouvelle intégration.

Nous sommes impatients d'entendre parler des percées que notre communauté de développeurs va réaliser !

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