Vincitori della gara di esportazione di Ultralytics YOLOv5
Scopri i vincitori della gara di esportazione di Ultralytics YOLOv5, che premia le migliori soluzioni per distribuire modelli di IA su diversi dispositivi.
Nuvola Ladi4 min di lettura
Con l'obiettivo di aiutare tutti ad addestrare e implementare facilmente i migliori modelli di IA visiva, abbiamo organizzato la nostra prima competizione di esportazione di Ultralytics YOLOv5. Per noi è importante restare in contatto con i membri della nostra community open source e ci stupiscono sempre le numerose applicazioni create dagli utenti.
Scadenza#
La competizione si è svolta dal 17 maggio 2021 al 31 agosto 2021 alle 24:00 UTC. Dopo tale data, la competizione è stata chiusa e le candidature successive non hanno potuto concorrere ai premi in denaro.
Valutazione#
La valutazione si è svolta dal 1° al 16 settembre 2021. Il nostro team ha esaminato attentamente ogni candidatura.
10.000 $ in premi#
La proposta migliore in ciascuna categoria si è aggiudicata l'intero premio di 2000,00 $ (2000,00 USD) messo a disposizione da Ultralytics per quella categoria.
5 categorie#
Con l'aiuto della nostra fantastica community, abbiamo creato in precedenza 5 categorie che rappresentano gli scenari di distribuzione nel mondo reale più diffusi per i modelli Ultralytics YOLOv5: Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, CPU desktop e dispositivi Android Edge.
Candidature#
I partecipanti hanno creato un repository GitHub pubblico per la propria candidatura, l'hanno rilasciata con una licenza open source e l'hanno pubblicata direttamente in una delle 5 discussioni ufficiali dedicate alle candidature alla competizione EXPORT, per consentire alla community di votare. Nota: queste discussioni erano riservate alle candidature ufficiali. Le domande o i commenti generali sono stati pubblicati direttamente in questa discussione oppure in una nuova discussione. Link alle candidature:
Vincitori della competizione#
Dopo attente valutazioni, abbiamo scelto i vincitori di ognuna delle cinque categorie, che rappresentano gli scenari di distribuzione nel mondo reale più diffusi per i modelli Ultralytics YOLOv5. Abbiamo contattato personalmente tutti i partecipanti e in seguito abbiamo assegnato i premi ai vincitori. Oggi siamo felici di poter finalmente condividere con te le soluzioni migliori!
NVIDIA Jetson Nano#
Premio: 2.000 $
Google Edge TPU#
Premio: 2.000 $
Android#
Premio: 2.000 $
Raspberry Pi#
Premio: 2.000 $
Nessun vincitore *
CPU Intel/AMD#
Premio: 2.000 $
Nessun vincitore *
*Le proposte di questa categoria non soddisfacevano i requisiti minimi previsti da ciascun criterio di valutazione. Pertanto, questa volta non è stato selezionato alcun vincitore per la categoria. Tuttavia, in futuro i partecipanti avranno altre occasioni per mettersi alla prova.
Congratulazioni ai vincitori! Dai un'occhiata ai loro repository.
"La libreria Ultralytics YOLOv5 è fantastica: viene aggiornata quasi ogni giorno, i modelli funzionano bene e l'esperienza utente continua a migliorare. Gran parte della mia ricerca riguarda la distribuzione di ML su dispositivi embedded e avevo già lavorato con EdgeTPU, quindi questa mi è sembrata una sfida divertente." Josh Veitch-Michaelis
Vogliamo anche rivolgere un grande ringraziamento a tutti coloro che hanno partecipato alla nostra competizione Export! Siamo fortunati ad avere tanti membri preziosi nella nostra community open source. Sono i contributi di tutti voi a rendere grande la nostra community.
Continua a stupire e a creare!
Punteggio#
Le candidature alla competizione Export sono state valutate in base a diversi criteri: semplicità e riproducibilità dei metodi di esportazione, qualità della documentazione, qualità dell'esportazione e velocità e precisione dei modelli esportati. Le candidature sono state poi valutate sia dal team di Ultralytics sia in base ai feedback della community.
Qualità dell'esportazione (20%)#
L'esportazione più semplice prevede il minor numero di passaggi e di argomenti/parametri, utilizza il minor numero di pacchetti importati e può essere eseguita con la quantità minima di codice.
Qualità della documentazione (20%)#
Le candidature devono essere documentate in modo chiaro in un file Markdown. Ogni passaggio deve essere spiegato, inclusi la configurazione e i requisiti, le eventuali impostazioni e gli argomenti, i passaggi di esportazione e, se applicabile, la configurazione dell'ambiente di distribuzione.
Qualità della candidatura (20%)#
La candidatura deve includere ogni aspetto dell'esportazione e della distribuzione, a partire da un modello yolov5s.pt ufficiale. Per gli ambienti con requisiti specifici, come Jetson Nano, è necessario fornire e documentare tutti i pacchetti e/o le immagini Docker. Le distribuzioni Android devono includere anche un'app di riferimento Android. Una candidatura deve comprendere il 100% di ciò che serve per esportare e utilizzare completamente un modello YOLOv5.
Velocità e precisione del modello distribuito (40%)#
I modelli implementati dovrebbero restituire risultati di inferenza quasi identici a quelli dei modelli YOLOv5 PyTorch ufficiali (ad esempio, inferenza con python detect.py --weights yolov5s.pt). La precisione delle soluzioni implementate sarà analizzata su un set di test di verifica composto da immagini Ultralytics non accessibili al pubblico. Anche la velocità è molto importante: le soluzioni di implementazione più rapide saranno nettamente favorite. Per Android, le esportazioni per GPU, NNAPI e i delegati Hexagon otterranno il punteggio più alto in questo ambito.
Scritto da
Digital Content Manager · Ultralytics
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