Ultralytics YOLOv5 v6.0 est arrivé !

Notre dernière mise à jour est arrivée le 12 octobre 2021 et est la première version majeure depuis avril 2021. La version v6.0 apporte des améliorations significatives qui réduisent les besoins en mémoire pendant l’entraînement, augmentent la précision pendant le déploiement et optimisent les performances d’exécution sur toute la gamme de modèles YOLOv5.

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Le résultat pour les ingénieurs en ML et les scientifiques des données est que YOLOv5 fournit désormais une solution Vision AI plus puissante, et qu’il est encore plus facile à entraîner et à déployer que jamais. De multiples mises à jour des backbones du modèle ont été effectuées sur la base des résultats empiriques des efforts de R&D d’Ultralytics.

Les modifications comprennent de nouveaux modules et des améliorations aux modules existants qui se combinent pour produire des modèles plus rapides, plus petits et plus précis.

Nous n’aurions pas pu faire cela par nous-mêmes ! Cette version intègre 465 PR de 73 contributeurs du monde entier, qui collaborent tous ensemble pour repousser les limites de l’IA. Consultez nos directives de contribution open source si vous souhaitez en savoir plus ou contribuer vous-même.

Cette version apporte des centaines de petits changements qui s’accumulent pour faire une réelle différence, bien trop nombreux pour être détaillés, mais voici quelques-uns des principaux points forts :

• Intégration Roboflow ⭐ NOUVEAU : Entraînez les modèles YOLOv5 directement sur n'importe quel jeu de données Roboflow grâce à notre nouvelle intégration ! Cette intégration fournit une connexion transparente entre vos jeux de données Roboflow et vos entraînements YOLOv5. (#4975 par @Jacobsolawetz)
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• Modèles YOLOv5n 'Nano' ⭐ NOUVEAU : Nouveau modèle YOLOv5n plus petit (1,9 M de paramètres) en dessous de YOLOv5s (7,5 M de paramètres), exporte vers une taille INT8 de 2,1 Mo, idéal pour les solutions mobiles ultralégères. (#5027 par @glenn-jocher)
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• TensorFlow et Keras : L'exportation de modèles TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js est désormais entièrement intégrée à YOLOv5 pour des transitions fluides de l'entraînement au déploiement. (#1127 par @zldrobit)
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• OpenCV DNN : Les modèles YOLOv5 ONNX sont désormais compatibles avec OpenCV DNN et ONNX Runtime afin de fournir aux utilisateurs encore plus d'options de destination de déploiement. (#4833 par @jebastin-nadar)
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• Architecture du modèle : Les backbones mis à jour sont légèrement plus petits, plus rapides et plus précis, et nécessitent moins de mémoire GPU pendant l'entraînement.

Réflexions finales

Un peu plus d'un an après la sortie de YOLOv5, notre technologie de pointe en matière de détection d'objets est en passe de devenir l'IA de vision la plus appréciée au monde. Avec l'aide de centaines de collaborateurs et les commentaires de milliers d'utilisateurs, nous créons des outils à la fois efficaces et faciles à utiliser, et notre nouvelle version v6.0 est la prochaine étape passionnante de ce voyage.

Rendez-vous sur notre dépôt GitHub open-source pour commencer à utiliser YOLOv5 dès aujourd'hui ! https://github.com/ultralytics/yolov5