Ultralytics YOLOv8 compie un anno: un anno di scoperte e innovazioni
Nel primo anniversario di Ultralytics YOLOv8 riflettiamo sul suo impatto, su dove trovare tutta la documentazione, come addestrare i modelli e molto altro ancora!
Oggi, 10 gennaio 2024, ricorre un anno dal lancio di Ultralytics YOLOv8, ed è tempo di festeggiare! È stato un anno entusiasmante ricco di traguardi e di superamento dei limiti di ciò che è possibile. Unisciti a noi mentre rivediamo i momenti salienti del 2023 e cosa ci aspetta nel 2024.
Riflettendo sull'impatto di Ultralytics YOLOv8 nel 2023#
Fig 1. 19 milioni di modelli Ultralytics YOLOv8 addestrati nel 2023
YOLOv8 è stato accolto calorosamente dagli appassionati di computer vision e dalla community in generale. Nell'ultimo anno, il pacchetto Ultralytics è stato scaricato più di 20 milioni di volte, con un record di 4 milioni di download solo nel mese di dicembre. Glenn Jocher, il nostro fondatore e CEO, è felice di condividere che l'interesse per YOLOv8 continua a crescere, con oltre 1.000 lavori di inferenza avviati ogni secondo di ogni giorno!
Oltre a suscitare interesse e curiosità, Ultralytics YOLOv8 si è dimostrato efficace anche in applicazioni pratiche del mondo reale. 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 agli avanzamenti innovativi nella sanità, nell'agricoltura o nella produzione, YOLOv8 sta rivoluzionando i settori a livello globale.
Espansione della documentazione di Ultralytics YOLOv8#
Stiamo portando Ultralytics YOLOv8 più vicino a te! La nostra documentazione è ora disponibile in 11 lingue, con oltre 200 pagine di documentazione, e si sta espandendo continuamente per soddisfare meglio le esigenze della nostra comunità diversificata! La nostra documentazione va ben oltre e consiste in guide per i seguenti progetti del mondo reale:
La documentazione illustra anche il supporto che Ultralytics fornisce per vari dataset. Ad esempio, recentemente il Open Images V7 dataset con 600 classi è stato aggiunto all'elenco dei dataset supportati. Inoltre, abbiamo reso disponibile un modello pre-addestrato per il Open Images V7 dataset da provare!
Creazione di modelli Ultralytics YOLOv8 addestrati personalizzati#
Oltre a usare modelli preaddestrati, cerchi anche soluzioni di computer vision personalizzate che risolvano problemi aziendali molto specifici. La capacità di addestrare i modelli di Ultralytics YOLOv8 su dati personalizzati è emersa come un vantaggio significativo, e nel 2023 sono stati addestrati ben 19 milioni di modelli YOLOv8. Questi modelli sono stati addestrati per vari compiti, 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 dalle proprie competenze di codifica. Puoi creare e addestrare rapidamente modelli avanzati senza bisogno di alcun codice su Ultralytics HUB, accessibile sia via web che da mobile. Mentre festeggiamo i successi di YOLOv8, diamo anche uno sguardo a come Ultralytics HUB si è evoluto in questo ultimo anno.
La crescita di Ultralytics HUB nel 2023#
Il 2023 è stato un anno fantastico per Ultralytics HUB, con 84 importanti aggiornamenti di versione, ognuno dei quali ci ha guidato verso una migliore funzionalità ed esperienza utente. Abbiamo introdotto funzionalità importanti come i '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.
La gestione dei tuoi models non è mai stata così semplice. Ora puoi confrontare e spostare modelli quando lavori a un project. Abbiamo abilitato ancora più formati per offrirti opzioni di esportazione dei modelli flessibili e molto altro ancora.
Oltre alle funzionalità nuove e migliorate, molto tempo ed energia sono stati dedicati al miglioramento delle funzionalità esistenti. Ad esempio, grazie al caricamento prioritario, la piattaforma si avvia alla velocità della luce. Il branding e la UX di HUB sono stati ripensati per un'esperienza visiva straordinaria, e la dashboard utente offre collegamenti rapidi e un video introduttivo per un inizio più fluido.
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 solo per citarne alcuni!
Fig 2. Dashboard utente migliorata: collegamenti rapidi e un video introduttivo per un inizio più fluido.
Mentre entriamo nel 2024, siamo entusiasti di vedere HUB crescere ulteriormente con il tuo continuo supporto e contributo. Esploriamo insieme cosa riserva il futuro per Ultralytics YOLOv8!
Cosa c'è in programma per Ultralytics YOLOv8 nel 2024#
Scopri gli ultimi sviluppi, tra cui il YOLOv8.1 release, ed esplora cosa c'è in serbo per Ultralytics nel 2024!
Ti presentiamo: Ultralytics Explorer#
Proprio 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 propri dataset. Puoi utilizzare l'API di Ultralytics Explorer o la GUI per filtrare e cercare nei tuoi dataset utilizzando query SQL, ricerca di similarità vettoriale e ricerca semantica.
Una funzionalità interessante di Ultralytics Explorer è l'abbinamento delle immagini. Ad esempio, puoi selezionare un'immagine nel tuo dataset e trovare tutte le immagini simili presenti nel dataset. Questo può rendere più semplice la comprensione e la gestione del tuo dataset.
Fig 3. Il nuovo Ultralytics Explorer
Supponiamo che tu voglia vedere tutte le foto di giraffe nel tuo dataset, puoi farlo con pochi clic! Supporta anche l'abbinamento 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 tornare 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 caratteristica interessante è la funzionalità Ask AI. Nel caso in cui non fossi esperto di SQL, ti consente di utilizzare la funzione di interrogazione senza bisogno di SQL. Ad esempio, puoi chiedere al nostro generatore di query basato sull'IA di mostrarti 100 immagini con esattamente una persona e 2 cani, e lui genererà internamente la query e ti mostrerà i risultati.
Ayush Chaurasia, Advisor presso Ultralytics, ha dichiarato: 'La parte migliore è che, poiché l'API di Ultralytics Explorer stessa è open source, puoi utilizzare l'API per creare applicazioni per la validazione dei dataset, l'esplorazione e altro ancora.' Scopri maggiori dettagli su Ultralytics Explorer nella Ultralytics Explorer docs.
Una nuova attività di Ultralytics YOLOv8: Oriented Object Detection#
Ultralytics YOLOv8 compie un balzo in avanti significativo introducendo Oriented Object Detection, noto anche come OBB. Questa funzionalità avanzata è progettata per offrire risultati di rilevamento precisi, in particolare per oggetti a vari angoli e rotazioni.
Questo migliora la robustezza e l'affidabilità del rilevamento, specialmente per oggetti inclinati come nelle immagini di telerilevamento aereo e nel rilevamento del 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.
Fig 4. Un esempio di scena aerea con Oriented Bounding Boxes (OBB).
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 garantito che la sua velocità di inferenza rimanga rapida per le applicazioni in tempo reale, rispecchiando le prestazioni dei nostri modelli di rilevamento standard. È intuitivo 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 ai nostri altri task.'
Siamo inoltre entusiasti di annunciare la compatibilità aggiunta per l'addestramento di un modello sul dataset DOTA v2. Scopri maggiori dettagli qui ed esplora come questo espande le capacità di Ultralytics YOLOv8.
Modelli di classificazione delle immagini migliorati#
Sebbene sia essenziale aggiungere nuovi task che Ultralytics YOLOv8 possa supportare, è altrettanto fondamentale migliorare e potenziare i task originali. In linea con questo sentimento, il task di classificazione delle immagini supportato da YOLOv8 è stato migliorato.
Fatih Akyon, ML Engineer presso Ultralytics, sottolinea: 'Abbiamo integrato le aumentazioni di classificazione SOTA nelle pipeline di addestramento di Ultralytics. Questo aiuta a migliorare i punteggi di classificazione. I modelli base yolov8-classification sono stati riaddestrati con la nuova pipeline.'
Fig 5. Un'immagine che mostra la classificazione delle immagini.
Per saperne di più sulla capacità di Ultralytics YOLOv8 di classificare le immagini, consulta la documentazione sulla classificazione delle immagini di YOLOv8.
Accettiamo esempi contributi dagli utenti!#
Uno dei principali successi di Ultralytics YOLOv8 nel 2023 è stato l'affetto, il supporto e i contributi della nostra community. Con oltre 225 contributi finora, siamo grati per ciascuno di essi che ha aiutato a perfezionare e migliorare YOLOv8. Il tuo prezioso contributo ci ha spinto a rifinire e mettere a punto YOLOv8, rendendolo più adattabile e reattivo alle diverse esigenze e sfide in svariati settori.
Entrando nel 2024, siamo entusiasti di espandere il nostro repository di esempi forniti dagli utenti. I tuoi contributi sono fondamentali per affrontare scenari reali in cui la computer vision può essere una soluzione. Ti invitiamo a collaborare condividendo i tuoi casi d'uso innovativi, le storie di successo e le implementazioni uniche con la più ampia community di Ultralytics YOLOv8. I tuoi contributi ispirano altri appassionati e guidano YOLOv8 verso nuovi traguardi.
Insieme, costruiamo un vivace repository di esempi contributi dagli utenti che mostrano la versatilità di Ultralytics YOLOv8 e riflettono la creatività della nostra comunità. Puoi trovare altri esempi e contribuire al nostro repository il nostro repository di esempi. Se hai domande sulla contribuzione, la nostra guida è lì per aiutarti.
Grazie per il tuo supporto incrollabile e non vediamo l'ora di assistere all'incredibile anno che ci attende per Ultralytics YOLOv8. Rimani sintonizzato per ulteriori aggiornamenti, innovazioni e risultati collaborativi. Brindiamo a un anno fantastico! 🚀
