YOLOv5 est devenu encore plus puissant dans la 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 dernières avancées de sa technologie phare YOLO (You Only Look Once). Avec la version v6.1 de YOLOv5, nous avons affiné notre architecture pour améliorer la simplicité, la vitesse et la robustesse, garantissant ainsi 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 maintenant fiers de présenter ces mises à jour cruciales qui redéfinissent la convivialité et les performances de YOLO.

Mises à jour importantes

Poursuivant notre quête incessante de l'excellence en matière de Vision IA, voici les améliorations révolutionnaires que vous trouverez dans YOLOv5 v6.1 :

• Prise en charge de TensorRT : Intégration améliorée pour les exportations de modèles TensorFlow, Keras, TFLite et TF.js à l’aide de 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 environnement d’exécution d’inférence de deep learning haute performance qui offre une faible latence et un débit élevé pour les applications de deep learning.
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• Prise en charge de TensorFlow Edge TPU ⭐ NOUVEAU : Présentation du 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 être exporté vers une taille INT8 de seulement 2,1 Mo. Ceci est particulièrement idéal pour les solutions mobiles ultralégères, apportant un apprentissage automatique puissant à la pointe de la technologie (#3630 par @zldrobit).
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• Prise en charge d'OpenVINO : Les modèles YOLOv5 ONNX sont désormais compatibles. Avec OpenVINO, les modèles peuvent désormais exploiter toute la puissance des CPU Intel et des GPU intégrés pour un éventail polyvalent d'applications (#6057 par @glenn-jocher).
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• Benchmarks d'exportation : Nous avons introduit un nouvel outil de benchmarking pour évaluer la mAP (précision moyenne) et la vitesse sur tous les formats d'exportation YOLOv5 avec python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. Actuellement opérationnel sur les CPU, nous prévoyons d'étendre cela pour inclure les benchmarks GPU dans les futures mises à jour (#6613 par @glenn-jocher).
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• Hyperparamètres : Un ajustement mineur mais crucial a été apporté à 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).
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• Entraînement : Le planificateur de taux d'apprentissage (LR) par défaut a été mis à jour vers un cycle linéaire unique, remplaçant le cycle unique précédent par un cosinus, pour de meilleurs résultats d'entraînement (#6729 par @glenn-jocher).

Dévoilant l'étendue complète de notre support à travers différents formats, YOLOv5 fonctionne désormais officiellement avec 11 formats, supportant non seulement l'exportation mais aussi l'inférence avec detect.py et PyTorch Hub, et la validation pour profiler mAP et la vitesse :

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

Ensemble pour l'IA de tous

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

Rejoignez la révolution de la Vision IA

Nous sommes constamment à la recherche de talents pour rejoindre nos rangs et invitons les collaborations sur nos projets open source. Si vous êtes intéressé à faire partie de l'équipe d'IA la plus novatrice, explorez notre page carrière ou envisagez de contribuer à YOLOv5.

Des passionnés d'IA à la détection d'objets la plus populaire de 2022

Cette année, notre référentiel Ultralytics/YOLOv5 a franchi une étape importante en dépassant pjreddie/darknet YOLOv3 de Joseph Redmon en nombre total d'étoiles GitHub, avec désormais plus de 22 400 étoiles. C'est un témoignage de la confiance et de l'enthousiasme de la communauté, et cela nous motive à continuer à repousser les limites de la vision IA. Nous sommes profondément honorés de perpétuer l'héritage You Only Look Once.

Visitez notre dépôt GitHub YOLOv5 pour obtenir des informations complètes sur la nouvelle version et rejoignez la communauté dynamique des passionnés de la détection d'objets YOLO.

Découvrez la magie de YOLO sans code

Mais ce n'est pas tout ! Si vous débutez dans le domaine de la vision par ordinateur ou si vous préférez une expérience sans code, Ultralytics HUB est votre porte d'entrée. Découvrez comment exploiter la technologie YOLO et de vision par ordinateur en quelques clics. Pour en savoir plus, consultez Ultralytics HUB - Votre porte d'entrée vers l'IA et lancez-vous dans la vision par ordinateur.