10 gennaio 2024
Nel primo anniversario di Ultralytics YOLOv8 riflettiamo sul suo impatto, su dove trovare tutta la documentazione, su come addestrare i modelli e molto altro!
Oggi, 10 gennaio 2024, ricorre un anno dal lancio di Ultralytics YOLOv8, ed è il momento di festeggiare! È stato un anno entusiasmante di pietre miliari e di superamento dei limiti di ciò che è possibile. Unisciti a noi mentre rivisitiamo i momenti salienti del 2023 e cosa ci aspetta nel 2024.
YOLOv8 è stato accolto calorosamente dagli appassionati di computer vision e dalla comunità in generale. Nell'ultimo anno, il pacchetto Ultralytics è stato scaricato più di 20 milioni di volte, con un numero record di 4 milioni di download solo a dicembre. Glenn Jocher, il nostro fondatore e CEO, è lieto di condividere che l'interesse per YOLOv8 continua a crescere, con oltre 1.000 processi di inferenza avviati ogni secondo di ogni giorno!
Oltre a suscitare interesse e curiosità, YOLOv8 ha anche dimostrato di essere efficace in applicazioni pratiche e reali. Quest'anno, abbiamo visto 5 milioni di utenti e 15 miliardi di eventi beneficiare di YOLOv8 in vari settori e ambiti. Dal miglioramento dei sistemi di sorveglianza alle innovazioni nel settore sanitario, agricolo o manifatturiero, YOLOv8 sta rivoluzionando le industrie a livello globale.
Stiamo avvicinando YOLOv8 a te! La nostra documentazione è ora disponibile in 11 lingue, con oltre 200 pagine di documentazione, ed è in continua espansione per servire al meglio le esigenze della nostra variegata comunità! La nostra documentazione va oltre e consiste in guide per i seguenti progetti del mondo reale:
La documentazione illustra anche il supporto fornito da Ultralytics per vari dataset. Ad esempio, recentemente, il dataset Open Images V7 con 600 classi è stato aggiunto all'elenco dei dataset supportati. Inoltre, abbiamo reso disponibile un modello pre-addestrato per il dataset Open Images V7 da provare!
Oltre all'utilizzo di modelli pre-addestrati, gli utenti sono alla ricerca anche di soluzioni di computer vision personalizzate che risolvano problemi aziendali molto specifici. La capacità di addestrare modelli YOLOv8 su dati personalizzati è emersa come un vantaggio significativo e nel 2023 è stato addestrato un numero sorprendente di 19 milioni di modelli YOLOv8. Questi modelli sono stati addestrati per varie attività, con il 64% dedicato al rilevamento di oggetti, il 20% alla segmentazione delle immagini, il 15% alla stima della posa e l'1% alla classificazione delle immagini.
In parte, questi numeri sono possibili perché chiunque può addestrare YOLOv8 grazie alla piattaforma ML no-code di Ultralytics, Ultralytics HUB - indipendentemente dalla loro esperienza di programmazione. Puoi creare e addestrare rapidamente modelli avanzati senza bisogno di codice su Ultralytics HUB, accessibile sia sul web che su mobile. Mentre celebriamo i successi di YOLOv8, diamo anche uno sguardo a come Ultralytics HUB si è evoluto nel corso di quest'ultimo anno.
Il 2023 è stato un anno fantastico per Ultralytics HUB, con 84 aggiornamenti di versione di grande impatto, ognuno dei quali ci ha guidato verso una migliore funzionalità ed esperienza utente. Abbiamo svelato importanti funzionalità come ‘Teams’ per una collaborazione senza interruzioni, la nostra versione Pro HUB per funzionalità avanzate, una cronologia di fatturazione più chiara per la tua tranquillità finanziaria e un nuovo sistema di feedback degli utenti.
Gestire i tuoi modelli non è mai stato così facile. Ora puoi confrontare e spostare i modelli quando lavori a un progetto. Abbiamo abilitato ancora più formati per offrirti opzioni di esportazione del modello flessibili e molto altro.
Oltre a funzionalità nuove e migliorate, molto tempo ed energia sono stati dedicati anche al miglioramento delle funzionalità esistenti. Ad esempio, grazie al caricamento prioritario, la piattaforma si avvia velocemente come un fulmine. Il branding e la UX di HUB sono stati reimmaginati per un'esperienza visivamente straordinaria e la dashboard utente ha collegamenti rapidi e un video introduttivo per un avvio più agevole.
La gestione delle chiavi API è stata rinnovata per essere ancora più sicura e la piattaforma è stata integrata con l'app Ultralytics per un'esperienza di interazione più fluida. E questo è solo per citarne alcuni!
Entrando nel 2024, siamo entusiasti di vedere HUB crescere ancora di più con il vostro continuo supporto e contributo. Esploriamo insieme cosa c'è in serbo per YOLOv8!
Scopri gli ultimi sviluppi, tra cui la release di YOLOv8.1, ed esplora cosa riserva il futuro per Ultralytics nel 2024!
Giusto in tempo per il primo anniversario di YOLOv8, stiamo lanciando un nuovo strumento abilitato per YOLOv8 chiamato Ultralytics Explorer. Questo strumento innovativo promette di cambiare il modo in cui gli utenti esplorano e interagiscono con i loro set di dati. Puoi utilizzare l'API di Ultralytics Explorer o la GUI per filtrare e cercare i tuoi set di dati utilizzando query SQL, ricerca di similarità vettoriale e ricerca semantica.
Una caratteristica interessante di Ultralytics Explorer è il confronto tra immagini. Ad esempio, puoi selezionare un'immagine nel tuo dataset e trovare tutte le immagini nel tuo dataset che sono simili a questa immagine. Questo può rendere più facile la comprensione e la gestione del tuo dataset.
Supponiamo che tu voglia vedere tutte le immagini di giraffe nel tuo set di dati, puoi farlo con pochi clic! Supporta anche la corrispondenza di più immagini, il che significa che quando selezioni più immagini da abbinare, viene calcolata la media delle immagini.
Puoi anche scrivere query SQL per trovare un numero specifico di immagini nel dataset con etichette specifiche. Questo può essere utile quando vuoi vedere un campione di 10 immagini dal dataset con un'etichetta come 'cane'. Ti aiuta a farti un'idea dei dati che sono stati annotati.
Un'altra interessante funzionalità è Ask AI. Nel caso in cui non siate esperti di SQL, vi permette di utilizzare la funzione di interrogazione senza la necessità di SQL. Ad esempio, potete chiedere al nostro generatore di query basato sull'intelligenza artificiale di mostrarvi 100 immagini con esattamente una persona e 2 cani, e internamente genererà la query e vi mostrerà i risultati della query.
Ayush Chaurasia, Advisor di Ultralytics, ha dichiarato: "La cosa migliore è che, poiché la stessa API di Ultralytics Explorer è open source, puoi utilizzare l'API per creare applicazioni per la convalida, l'esplorazione e altro ancora dei set di dati". Scopri maggiori dettagli su Ultralytics Explorer qui.
YOLOv8 compie un significativo passo avanti introducendo l'Object Detection Orientato, noto anche come OBB. Questa funzionalità avanzata è progettata per fornire risultati di rilevamento precisi, in particolare per oggetti a varie angolazioni e rotazioni.
Ciò migliora la robustezza e l'affidabilità del rilevamento, specialmente per oggetti inclinati come immagini aeree di telerilevamento e rilevamento di testo. L'OBB si distingue per la sua capacità di localizzare accuratamente gli oggetti nelle immagini, riducendo al minimo l'inclusione di aree di sfondo. Questa precisione migliora significativamente la classificazione degli oggetti riducendo il rumore di fondo.
Jing Qiu, ML Engineer presso Ultralytics, condivide approfondimenti sulla nostra ultima innovazione: 'Al centro del nuovo modello YOLOv8-OBB si trova la solida base del nostro modello di rilevamento YOLOv8. Sebbene incorpori parametri e calcoli aggiuntivi, abbiamo assicurato che la sua velocità di inferenza rimanga rapida per le applicazioni in tempo reale, rispecchiando le prestazioni dei nostri modelli di rilevamento standard. È facile da usare e condivide la stessa API, ma è contrassegnato da un semplice segno 'obb', rendendolo estremamente facile da addestrare, convalidare, prevedere ed esportare, in modo simile alle nostre altre attività.'
Siamo inoltre entusiasti di annunciare l'aggiunta di compatibilità per l'addestramento di un modello sul set di dati DOTA v2. Approfondisci i dettagli qui ed esplora come questo amplia le capacità di YOLOv8.
Sebbene sia essenziale aggiungere nuove attività per il supporto di YOLOv8, è altrettanto fondamentale migliorare e potenziare le attività originali. Facendo eco a questo sentimento, l'attività di classificazione delle immagini supportata da YOLOv8 è stata migliorata.
Fatih Akyon, ML Engineer di Ultralytics, sottolinea: 'Abbiamo integrato le aumentazioni di classificazione SOTA nelle pipeline di training di Ultralytics. Questo aiuta a migliorare i punteggi di classificazione. I modelli base di classificazione yolov8 sono stati riqualificati con la nuova pipeline.”
Per saperne di più sulla capacità di YOLOv8 di classificare le immagini, consulta questa pagina della documentazione.
Uno dei principali successi di YOLOv8 nel 2023 è stato l'amore, il supporto e i contributi della nostra community. Con oltre 225 contributi finora, siamo grati per ognuno di essi che ha contribuito a perfezionare e migliorare YOLOv8. Il vostro prezioso contributo ci ha spinto a perfezionare e mettere a punto YOLOv8, rendendolo più adattabile e reattivo alle diverse esigenze e sfide in diversi settori.
All'inizio del 2024, siamo entusiasti di ampliare il nostro archivio di esempi forniti dagli utenti. I vostri contributi sono fondamentali per affrontare scenari del mondo reale in cui la computer vision può essere una soluzione. Vi invitiamo a collaborare condividendo i vostri casi d'uso innovativi, le storie di successo e le implementazioni uniche con la più ampia comunità di YOLOv8. I vostri contributi ispirano altri appassionati e guidano YOLOv8 verso nuove vette.
Insieme, creiamo un vivace archivio di esempi forniti dagli utenti che mostrino la versatilità di YOLOv8 e riflettano la creatività della nostra comunità. Puoi trovare altri esempi e contribuire al nostro archivio qui. Se hai domande su come contribuire, la nostra guida è a tua disposizione.
Grazie per il vostro incrollabile supporto e non vediamo l'ora di assistere all'incredibile anno che attende YOLOv8. Rimanete sintonizzati per ulteriori aggiornamenti, innovazioni e risultati collaborativi. Auguriamo un fantastico anno! 🚀
.webp)