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Ultralytics YOLOv8 Turns One : Une année de percées et d'innovations

À l'occasion du 1er anniversaire de Ultralytics YOLOv8 , nous réfléchissons à son impact, à l'endroit où trouver toute la documentation, aux modèles de train et à bien d'autres choses encore !

Aujourd'hui, le 10 janvier 2024, cela fait un an que le lancement de . Ultralytics YOLOv8et il est temps de fêter cela ! Cette année a été riche en événements marquants et a permis de repousser les limites du possible. Rejoins-nous pour revenir sur les temps forts de 2023 et sur ce qui nous attend en 2024.

Réflexion sur l'impact de YOLOv8 en 2023

Les données de la première année de YOLOv8
Fig 1. 19 millions de modèles YOLOv8 formés en 2023


YOLOv8 a été accueilli chaleureusement par les passionnés de vision par ordinateur et par l'ensemble de la communauté. Au cours de l'année écoulée, le paquet a été téléchargé plus de 20 millions de fois. Ultralytics a été téléchargé plus de 20 millions de fois, avec un record de 4 millions de téléchargements rien qu'en décembre. Glenn Jocher, notre fondateur et PDG, est heureux d'annoncer que l'intérêt pour YOLOv8 continue de croître, avec plus de 1 000 tâches d'inférence lancées chaque seconde de chaque jour ! 

Au-delà de l'intrigue et de la curiosité qu'il suscite, YOLOv8 a également prouvé son impact dans les applications pratiques du monde réel. Cette année, nous avons vu 5 millions d'utilisateurs et 15 milliards d'événements bénéficier de YOLOv8 dans divers secteurs et domaines. De l'amélioration des systèmes de surveillance aux avancées innovantes dans les domaines de la santé, de l'agriculture ou de la fabrication, YOLOv8 révolutionne les industries à l'échelle mondiale.

Expansion de YOLOv8's Docs

Nous rapprochons YOLOv8 de toi ! Notre documentation est désormais disponible en 11 langues, avec plus de 200 pages de docs, et s'étoffe continuellement pour mieux répondre aux besoins de notre communauté diversifiée ! Notre documentation va plus loin et consiste en des guides pour les projets réels suivants :

Les documents illustrent également la prise en charge par Ultralytics de divers ensembles de données. Par exemple, l'ensemble de données Open Images V7 avec 600 classes a récemment été ajouté à la liste des ensembles de données pris en charge. De plus, nous avons mis à ta disposition un modèle pré-entraîné pour l'ensemble de données Open Images V7 afin que tu puisses l'essayer !

Création de modèles formés personnalisés YOLOv8

Au-delà de l'utilisation de modèles préformés, les utilisateurs recherchent également des solutions de vision par ordinateur personnalisées qui permettent de résoudre des problèmes professionnels très spécifiques. La possibilité de former des modèles YOLOv8 sur des données personnalisées est apparue comme un avantage significatif, et un nombre stupéfiant de 19 millions de modèles YOLOv8 ont été formés en 2023. Ces modèles ont été formés pour diverses tâches, 64 % étant dédiés à la détection d'objets, 20 % à la segmentation d'images, 15 % à l'estimation de la pose et 1 % à la classification d'images

Ces chiffres sont en partie possibles parce que n'importe qui peut former YOLOv8 grâce à Ultralytics' no-code ML platform, Ultralytics HUB - quelle que soit son expertise en matière de codage. Tu peux rapidement créer et entraîner des modèles avancés sans avoir besoin de code sur Ultralytics HUB , qui est accessible à la fois sur le web et sur mobile. Alors que nous célébrons les succès de YOLOv8, revenons également sur l'évolution de Ultralytics HUB au cours de l'année écoulée.

Ultralytics HUBCroissance de la population en 2023

2023 a été une grande année pour Ultralytics HUB, avec 84 mises à jour de versions impactantes, chacune nous orientant vers de meilleures fonctionnalités et une meilleure expérience utilisateur. Nous avons dévoilé des fonctionnalités majeures comme " Teams " pour une collaboration transparente, notre version Pro HUB pour des capacités améliorées, un historique de facturation plus clair pour ta tranquillité financière, et un nouveau système de commentaires des utilisateurs.

La gestion de tes modèles n'a jamais été aussi facile. Tu peux désormais comparer et déplacer les modèles lorsque tu travailles sur un projet. Nous avons activé encore plus de formats pour t'offrir des options d'exportation de modèles flexibles, et bien plus encore.

Outre les fonctionnalités nouvelles et améliorées, beaucoup de temps et d'énergie ont également été consacrés à l'amélioration des fonctionnalités existantes. Par exemple, grâce au chargement prioritaire, la plateforme démarre aussi vite que l'éclair. HUBLe tableau de bord de l'utilisateur comporte des liens rapides et une vidéo d'introduction pour un démarrage en douceur. 

La gestion des clés API a été remaniée pour être encore plus sûre, et la plateforme a été intégrée à l'application Ultralytics pour une expérience de va-et-vient plus fluide. Et ce, pour n'en citer que quelques-unes !

Ultralytics HUB écran pour les utilisateurs
Fig 2. Tableau de bord amélioré de l'utilisateur : Liens rapides et vidéo d'introduction pour un démarrage en douceur.


À l'aube de 2024, nous sommes enthousiastes à l'idée de voir HUB se développer encore davantage grâce à votre soutien et à vos commentaires continus. Explorons ensemble les prochaines étapes pour YOLOv8 ! 

Que se passera-t-il sur YOLOv8 en 2024 ?

Découvre les derniers développements, y compris la YOLOv8.1et explore ce que nous réserve Ultralytics en 2024 !

Présentation : Ultralytics Explorer

Juste à temps pour le premier anniversaire de YOLOv8, nous sortons un nouvel outil compatible avec YOLOv8, appelé Ultralytics Explorer. Cet outil innovant promet de changer la façon dont les utilisateurs explorent et interagissent avec leurs ensembles de données. Tu peux utiliser l'API de Ultralytics Explorer ou l'interface graphique pour filtrer et rechercher tes ensembles de données à l'aide de requêtes SQL, de la recherche de similarité vectorielle et de la recherche sémantique. 

L'une des fonctions les plus intéressantes de Ultralytics Explorer est la correspondance d'images. Par exemple, tu peux sélectionner une image dans ton ensemble de données et trouver toutes les images de ton ensemble de données qui sont similaires à cette image. Cela peut faciliter la compréhension et la gestion de ton ensemble de données. 

Fig 3. Nouvel explorateur Ultralytics


Disons que tu veux voir toutes les photos de girafes dans ton ensemble de données, tu peux le faire en quelques clics ! Il prend également en charge les correspondances d'images multiples, ce qui signifie que lorsque tu sélectionnes plusieurs images à faire correspondre, la moyenne des images est calculée.

Tu peux aussi écrire des requêtes SQL pour trouver un nombre spécifique d'images dans l'ensemble de données avec des étiquettes spécifiques. Cela peut s'avérer utile lorsque tu veux voir un échantillon de 10 images de l'ensemble de données avec une étiquette comme "chien". Cela t'aide à te faire une idée des données qui ont été annotées. 

Une autre fonction intéressante est la fonction Ask AI. Si tu ne maîtrises pas le langage SQL, elle te permet d'utiliser la fonction d'interrogation sans avoir recours au langage SQL. Par exemple, tu peux demander à notre générateur de requêtes alimenté par l'IA de te montrer 100 images avec exactement une personne et deux chiens, et il générera en interne la requête et t'en montrera les résultats. 

Ayush Chaurasia, conseiller à Ultralytics, a déclaré : "Le plus intéressant, c'est que l'API Ultralytics Explorer étant elle-même open source, tu peux l'utiliser pour créer des applications de validation d'ensembles de données, d'exploration, et bien plus encore. Tu trouveras plus de détails sur l'explorateur Ultralytics ici.

Une nouvelle tâche YOLOv8 : Détection d'objets orientés

YOLOv8 fait un grand pas en avant en introduisant la Détection d'objets orientéségalement connue sous le nom d'OBB. Cette fonction avancée est conçue pour fournir des résultats de détection précis, en particulier pour les objets ayant des angles et des rotations variés. 

Cela améliore la robustesse et la fiabilité de la détection, en particulier pour les objets inclinés comme les images aériennes de télédétection et la détection de texte. OBB se distingue par sa capacité à localiser avec précision les objets dans les images, en minimisant l'inclusion des zones d'arrière-plan. Cette précision améliore considérablement la classification des objets en réduisant le bruit de fond.

Scène aérienne de yachts avec des boîtes de délimitation orientées (OBB)
Fig 4. Exemple d'une scène aérienne avec des boîtes de délimitation orientées (OBB).


Jing Qiu, ingénieur ML à Ultralytics, nous donne un aperçu de notre dernière innovation : "Au cœur du nouveau modèle YOLOv8-OBB se trouve la base robuste de notre modèle de détection YOLOv8 . Bien qu'il intègre des paramètres et des calculs supplémentaires, nous avons veillé à ce que sa vitesse d'inférence reste rapide pour les applications en temps réel, reflétant les performances de nos modèles de détection standard. Il est convivial et partage la même API mais est marqué par un simple signe "obb", ce qui le rend extrêmement facile à entraîner, à valider, à prédire et à exporter, de la même manière que nos autres tâches.

Nous sommes également ravis d'annoncer une compatibilité accrue pour l'entraînement d'un modèle sur l'ensemble de données DOTA v2. Plonge dans plus de détails ici et explore comment cela élargit les capacités de YOLOv8.

Modèles de classification d'images améliorés

Bien qu'il soit essentiel d'ajouter de nouvelles tâches à YOLOv8 , il est tout aussi vital d'améliorer les tâches originales. En écho à ce sentiment, la tâche de classification d'images prise en charge par YOLOv8 a été améliorée.

Fatih Akyon, ingénieur ML à Ultralytics, souligne : " Nous avons intégré les augmentations de classification de SOTA dans les pipelines de formation de Ultralytics . Cela permet d'améliorer les scores de classification. Les modèles de classification de base de yolov8 ont été réentraînés avec le nouveau pipeline."

Effectuer la classification des images
Fig 5. Une image illustrant la classification des images.


Pour en savoir plus sur la capacité de YOLOv8à classer les images, consulte la page suivante cette page docs. 

Nous acceptons les exemples fournis par les utilisateurs !

L'un des principaux succès de YOLOv8 en 2023 a été la quantité d'amour, de soutien et de contributions de notre communauté. Avec plus de 225 contributions jusqu'à présent, nous sommes reconnaissants pour chacune d'entre elles qui a permis d'affiner et d'améliorer YOLOv8. Vos précieux commentaires nous ont poussés à affiner et à peaufiner YOLOv8, le rendant plus adaptable et plus réactif aux besoins et aux défis variables dans divers secteurs d'activité. 

À l'aube de 2024, nous sommes ravis d'élargir notre référentiel d'exemples fournis par les utilisateurs. Vos contributions sont essentielles pour aborder les scénarios du monde réel dans lesquels la vision par ordinateur peut être une solution. Nous vous invitons à collaborer en partageant vos cas d'utilisation innovants, vos réussites et vos mises en œuvre uniques avec l'ensemble de la communauté YOLOv8 . Vos contributions inspirent les autres passionnés et guident YOLOv8 vers de nouveaux sommets.

Ensemble, construisons un référentiel dynamique d'exemples fournis par les utilisateurs qui mettent en valeur la polyvalence de YOLOv8 et reflètent la créativité de notre communauté. Tu peux trouver d'autres exemples et contribuer à notre référentiel ici. Si tu as des questions sur la contribution, notre guide est là pour t'aider.

Nous vous remercions pour votre soutien indéfectible et nous sommes impatients d'assister à l'incroyable année qui s'annonce pour YOLOv8. Restez à l'écoute pour plus de mises à jour, d'innovations et de réalisations collaboratives. À une année étonnante qui s'annonce ! 🚀

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