YOLOv5 devient encore plus puissant en v6.1 !

En tant que pionniers dans le domaine de la vision par ordinateur et de l'apprentissage automatique, Ultralytics est ravi d'annoncer les derniers développements de notre technologie phare YOLO (You Only Look Once). Avec la sortie de YOLOv5 v6.1, nous avons affiné notre architecture pour améliorer la simplicité, la vitesse et la robustesse, garantissant que notre technologie reste à la pointe de l'innovation. Notre dernière version d'octobre 2021 a jeté les bases de ces avancées, et nous sommes désormais fiers de présenter ces mises à jour cruciales qui redéfinissent la facilité d'utilisation et les performances de YOLO.

Link to this sectionMises à jour importantes#

Poursuivant notre quête incessante d'excellence dans la Vision AI, voici les améliorations révolutionnaires que tu trouveras dans YOLOv5 v6.1 :

• Prise en charge de TensorRT : Intégration améliorée pour les exportations de modèles TensorFlow, Keras, TFLite et TF.js en utilisant python export.py --include saved_model pb tflite tfjs (#5699 par @imyhxy). Il s'agit d'une étape importante, car TensorRT de NVIDIA est un optimiseur et un runtime d'inférence d'apprentissage profond haute performance qui offre une faible latence et un débit élevé pour les applications d'apprentissage profond.
• Prise en charge de TensorFlow Edge TPU ⭐ NOUVEAU : Nous introduisons le nouveau modèle YOLOv5n (1,9 M de paramètres), plus petit, qui se situe en dessous de YOLOv5s (7,5 M de paramètres) en termes de complexité, mais qui brille par sa capacité à s'exporter dans une taille INT8 de seulement 2,1 Mo. C'est particulièrement idéal pour les solutions mobiles ultra-légères, apportant un apprentissage automatique puissant à la pointe de la technologie (#3630 par @zldrobit).
• Prise en charge d'OpenVINO : Les modèles YOLOv5 ONNX sont désormais compatibles. Avec OpenVINO, les modèles peuvent désormais exploiter toute la puissance des processeurs Intel et des GPU intégrés pour une gamme variée d'applications (#6057 par @glenn-jocher).
• Benchmarks d'exportation : Nous avons introduit un nouvel outil de benchmarking pour évaluer le mAP (Mean Average Precision) et la vitesse sur tous les formats d'exportation YOLOv5 avec python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. Opérant actuellement sur CPU, nous prévoyons d'étendre cela pour inclure des benchmarks GPU dans de futures mises à jour (#6613 par @glenn-jocher).
• Hyperparamètres : Il y a eu un ajustement mineur mais crucial de nos hyperparamètres - dans hyp-scratch-large.yaml, le facteur de taux d'apprentissage (lrf) a été réduit de 0,2 à 0,1 (#6525 par @glenn-jocher).
• Entraînement : Le planificateur de taux d'apprentissage (LR) par défaut a été mis à jour vers un cycle linéaire unique, remplaçant le précédent cycle unique avec cosinus, pour de meilleurs résultats d'entraînement (#6729 par @glenn-jocher).

Dévoilant l'éventail complet de notre support à travers différents formats, YOLOv5 fonctionne désormais officiellement avec 11 formats, prenant en charge non seulement l'exportation, mais aussi l'inférence avec detect.py et PyTorch Hub, ainsi que la validation pour profiler le mAP et la vitesse :

• ✅ PyTorch
• ✅ TorchScript
• ✅ ONNX
• ✅ OpenVINO
• ✅ TensorRT
• ✅ CoreML
• ✅ TensorFlow SavedModel
• ✅ TensorFlow GraphDef
• ✅ TensorFlow Lite
• ✅ TensorFlow Edge TPU
• ✅ TensorFlow.js

Link to this sectionEnsemble pour l'IA de tous#

Chez Ultralytics, nous ne sommes pas seulement motivés par le désir de diriger, mais par la passion de participer et de contribuer à la communauté. La famille YOLOv5 a joué un rôle déterminant dans notre parcours, nous soutenant à travers les triomphes comme les défis. Cette mise à jour est un triomphe collectif, représentant le travail acharné de 271 PRs provenant de 48 nouveaux contributeurs. Nous restons engagés dans notre mission de démocratiser l'IA, en la rendant accessible et opérationnelle pour tout le monde.

Link to this sectionRejoins la révolution de la Vision AI#

Nous sommes continuellement à la recherche de talents pour rejoindre nos rangs et invitons à la collaboration sur nos projets open-source. Si tu souhaites faire partie de l'équipe d'IA la plus révolutionnaire, explore notre page carrières ou envisage de contribuer à YOLOv5.

Link to this sectionDes passionnés d'IA à l'objet de détection le plus populaire de 2022#

Cette année, notre dépôt Ultralytics/YOLOv5 a franchi une étape importante en dépassant le pjreddie/darknet YOLOv3 de Joseph Redmon en nombre total d'étoiles sur GitHub, atteignant désormais plus de 22,4k étoiles. C'est un témoignage de la confiance et de l'enthousiasme de la communauté, et cela nous motive à continuer de repousser les limites de la Vision AI. Nous sommes profondément honorés de perpétuer l'héritage You Only Look Once.

Visite notre dépôt GitHub YOLOv5 pour des détails complets sur cette nouvelle version et rejoins la communauté dynamique des passionnés de détection d'objets YOLO.

Link to this sectionDécouvre la magie de YOLO sans code#

Mais ce n'est pas tout ! Si tu es nouveau dans la vision par ordinateur ou si tu préfères simplement une expérience sans code, Ultralytics HUB est ta porte d'entrée. Découvre comment exploiter YOLO et la technologie de vision par ordinateur en quelques clics faciles. Apprends-en plus en visitant Ultralytics HUB - Your Doorway to AI et commence ton aventure dans la vision par ordinateur.