Semplifica le operazioni di IA visiva personalizzate

Impegnati a rendere accessibile la visione artificiale, siamo lieti di annunciare la nostra partnership con Roboflow, lo strumento ufficiale per la gestione e l'annotazione dei dataset di Ultralytics YOLOv5.

L'obiettivo di Roboflow è consentire agli sviluppatori di creare modelli di visione artificiale migliori semplificando la raccolta e l'etichettatura dei tuoi dati, l'addestramento del tuo modello e l'uso dell'apprendimento attivo per migliorare i modelli ancora più rapidamente. In questo modo, gli sviluppatori possono dedicare più tempo ai problemi specifici del proprio dominio, anziché ai dettagli tecnici del machine learning e all'infrastruttura per la visione artificiale.

Roboflow ha dimostrato costantemente il proprio sostegno ai progetti open source che condividono la nostra visione. Dai un'occhiata alla loro guida su come addestrare Ultralytics YOLOv5 su un dataset personalizzato, pubblicata a giugno 2020.

La missione di Ultralytics è semplificare l'IA creando strumenti di IA visiva accessibili a ogni sviluppatore. YOLOv5 consente agli sviluppatori di iniziare ad addestrare e implementare modelli di visione all'avanguardia nei propri progetti.

Grazie a una visione condivisa di un'IA semplice da usare, Roboflow e Ultralytics uniscono i propri punti di forza per offrire maggiori capacità ai nostri utenti; questa nuova partnership semplifica l'addestramento di modelli personalizzati.

Una nuova partnership per semplificare l'addestramento dei modelli personalizzati#

Grazie alla sua semplicità e accuratezza nelle applicazioni del mondo reale, Ultralytics YOLOv5 è diventato uno dei modelli di IA per la visione più popolari al mondo. La nostra nuova integrazione con Roboflow rende ancora più fluida l'esperienza di addestramento e distribuzione di YOLOv5.

Ora puoi etichettare i tuoi dataset personalizzati ed esportarli automaticamente direttamente in Ultralytics YOLOv5 per l'addestramento con Roboflow, usando il suo pacchetto pip e puntando sull'apprendimento attivo. In questo modo, puoi semplificare il tuo processo MLOps evitando il tempo dedicato ai dettagli tecnici della visione artificiale.

Da dove iniziare?#

Abbiamo semplificato l'addestramento dei modelli su dataset personalizzati con il nuovo notebook Colab di YOLOv5. Per iniziare, segui i passaggi qui sotto:

1. Apri il notebook Colab per l'addestramento personalizzato di YOLOv5
2. Esegui pip install roboflow per iniziare a usare i tuoi dataset Roboflow
3. Esporta il tuo progetto da Roboflow nel formato che preferisci
4. Verrà generato uno snippet di codice per l'addestramento personalizzato
5. Copia e incolla lo snippet dal tuo account nell'apposito punto del notebook

Partnership tra Roboflow e Ultralytics.

Puoi trovare altre informazioni utili nel videotutorial di Roboflow.

Un momento entusiasmante per il settore della visione artificiale#

L'unione delle nuove funzionalità di Roboflow con i punti di forza di YOLOv5 offre una potente soluzione MLOps. Siamo entusiasti delle possibilità che Ultralytics e Roboflow stanno aprendo grazie alla nostra visione condivisa di un'IA semplice da usare e non vediamo l'ora di scoprire cosa realizzeranno i nostri utenti con la nuova integrazione.

Non vediamo l'ora di conoscere i progressi che la nostra community di sviluppatori riuscirà a raggiungere. Oggi è possibile importare i dataset Roboflow direttamente anche in Ultralytics Platform per l'annotazione e l'addestramento.