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 fatto di traguardi importanti e di superamento dei limiti di ciò che è possibile fare. Unisciti a noi nel ripercorrere i momenti salienti del 2023 e le novità del 2024.
Link to this sectionRiflessioni sull'impatto di YOLOv8 nel 2023#
Fig 1. 19 milioni di modelli YOLOv8 addestrati nel 2023
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 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 job di inferenza avviati ogni secondo di ogni giorno!
Oltre a suscitare interesse e curiosità, YOLOv8 si è dimostrato efficace in applicazioni pratiche e reali. Quest'anno abbiamo visto 5 milioni di utenti e 15 miliardi di eventi trarre beneficio da YOLOv8 in diversi 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.
Link to this sectionAmpliamento della documentazione di YOLOv8#
Stiamo portando YOLOv8 sempre più vicino a te! La nostra documentazione è ora disponibile in 11 lingue, con oltre 200 pagine di documentazione, ed è in continua espansione per soddisfare al meglio le esigenze della nostra comunità! La nostra documentazione va oltre l'essenziale e consiste in guide per i seguenti progetti reali:
La documentazione illustra anche il supporto che Ultralytics fornisce per vari dataset. Ad esempio, di recente, 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 che puoi provare subito!
Link to this sectionCreazione di modelli YOLOv8 personalizzati#
Oltre all'utilizzo di modelli pre-addestrati, gli utenti cercano 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 ben 19 milioni di modelli YOLOv8 sono stati addestrati nel 2023. Questi modelli sono stati addestrati per vari compiti, con il 64% dedicato al rilevamento oggetti, il 20% alla segmentazione di immagini, il 15% alla stima della posa e l'1% alla classificazione di 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 programmazione. Puoi creare e addestrare rapidamente modelli avanzati senza bisogno di scrivere codice su Ultralytics HUB, accessibile sia da web che da mobile. Mentre celebriamo i successi di YOLOv8, diamo anche uno sguardo a come si è evoluto Ultralytics HUB nell'ultimo anno.
Link to this sectionLa 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.
Gestire i tuoi modelli non è mai stato così semplice. Ora puoi confrontare e spostare i modelli quando lavori su un progetto. Abbiamo abilitato ancora più formati per offrirti opzioni di esportazione del modello 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 ancora di più con il tuo continuo supporto e contributo. Esploriamo insieme cosa ci riserva il futuro per YOLOv8!
Link to this sectionCosa ci riserva il futuro per YOLOv8 nel 2024#
Scopri gli ultimi sviluppi, inclusa la versione YOLOv8.1, ed esplora ciò che Ultralytics ha in serbo per il 2024!
Link to this sectionTi 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 affermato: 'La parte migliore è che, poiché l'API Ultralytics Explorer è open source, puoi usarla per creare applicazioni per la convalida dei dataset, l'esplorazione e altro ancora.' Scopri ulteriori dettagli su Ultralytics Explorer nella documentazione di Ultralytics Explorer.
Link to this sectionUn nuovo task YOLOv8: rilevamento orientato degli oggetti#
YOLOv8 fa un importante passo avanti introducendo il rilevamento orientato degli oggetti, noto anche come OBB. Questa funzionalità avanzata è progettata per fornire risultati di rilevamento precisi, in particolare per oggetti con angolazioni e rotazioni varie.
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 anche entusiasti di annunciare l'aggiunta della compatibilità per l'addestramento di un modello sul dataset DOTA v2. Scopri maggiori dettagli qui ed esplora come questo espanda le capacità di YOLOv8.
Link to this sectionModelli di classificazione delle immagini migliorati#
Sebbene aggiungere nuovi task che YOLOv8 possa supportare sia essenziale, è altrettanto fondamentale migliorare e potenziare quelli originali. In linea con questo spirito, 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 YOLOv8 di classificare le immagini, consulta la documentazione sulla classificazione delle immagini YOLOv8.
Link to this sectionAccettiamo esempi contributi dagli utenti!#
Uno dei principali successi di YOLOv8 nel 2023 è stata la quantità di affetto, supporto e contributi da parte della nostra comunità. Con oltre 225 contributi finora, siamo grati per ognuno di essi che ha contribuito a rifinire e migliorare YOLOv8. Il tuo prezioso contributo ci ha spinto a perfezionare e ottimizzare YOLOv8, rendendolo più adattabile e reattivo alle diverse esigenze e sfide in vari settori.
Mentre entriamo nel 2024, siamo entusiasti di espandere il nostro repository di esempi contributi dagli utenti. I tuoi contributi sono fondamentali per affrontare scenari del mondo reale 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 comunità di YOLOv8. I tuoi contributi ispirano gli altri appassionati e guidano YOLOv8 verso nuove vette.
Costruiamo insieme un vivace repository di esempi contribuiti dagli utenti che mostrino la versatilità di YOLOv8 e riflettano la creatività della nostra community. Puoi trovare altri esempi e contribuire al nostro repository nel nostro repository di esempi. Se hai domande su come contribuire, la nostra guida è a tua disposizione.
Grazie per il tuo incrollabile supporto e non vediamo l'ora di assistere all'incredibile anno che attende YOLOv8. Resta sintonizzato per ulteriori aggiornamenti, innovazioni e traguardi collaborativi. Brindiamo a un anno fantastico! 🚀
