YOLOv5 è appena diventato più forte con la versione 6.1!

Ultralytics, pioniere nel campo della computer vision e dell'apprendimento automatico, è lieta di annunciare gli ultimi sviluppi della sua tecnologia di punta YOLO (You Only Look Once). Con la versione YOLOv5 v6.1, abbiamo perfezionato la nostra architettura per migliorare la semplicità, la velocità e la resistenza, assicurando che la nostra tecnologia rimanga all'avanguardia dell'innovazione. La nostra ultima release dell'ottobre 2021 ha gettato le basi per questi progressi e ora siamo orgogliosi di presentare questi aggiornamenti cruciali che ridefiniscono l'usabilità e le prestazioni di YOLO.

Aggiornamenti importanti

Continuando la nostra incessante ricerca dell'eccellenza nella Vision AI, questi sono i miglioramenti rivoluzionari che troverete in YOLOv5 v6.1:

• Supporto per TensorRT: Integrazione migliorata per le esportazioni di modelli TensorFlow, Keras, TFLite e TF.js usando python export.py --include saved_model pb tflite tfjs(#5699 by @imyhxy). Si tratta di una pietra miliare significativa, in quanto TensorRT di NVIDIA è un ottimizzatore e un runtime di inferenza di deep learning ad alte prestazioni che offre una bassa latenza e un elevato throughput per le applicazioni di deep learning.
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• Supporto TensorFlow Edge TPU ⭐ NUOVO: Introduzione del nuovo modello YOLOv5n più piccolo (1,9M params) che si colloca al di sotto di YOLOv5s (7,5M params) in termini di complessità, ma brilla per la sua capacità di esportare in un formato INT8 di soli 2,1 MB. Questo è particolarmente ideale per le soluzioni mobili ultraleggere, che portano il potente apprendimento automatico ai confini della tecnologia(#3630 di @zldrobit).
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• Supporto OpenVINO: I modelli YOLOv5 ONNX sono ora compatibili Con OpenVINO, i modelli possono ora sfruttare tutta la potenza delle CPU Intel e delle GPU integrate per una gamma versatile di applicazioni(#6057 di @glenn-jocher).
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• Benchmark delle esportazioni: Abbiamo introdotto un nuovo strumento di benchmarking per valutare la mAP (Mean Average Precision) e la velocità in tutti i formati di esportazione di YOLOv5 con python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. Attualmente funziona sulle CPU, ma abbiamo in programma di estendere questo strumento per includere i benchmark delle GPU nei prossimi aggiornamenti(#6613 di @glenn-jocher).
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• Iperparametri: C'è stato un aggiustamento minore ma cruciale ai nostri iperparametri: in hyp-scratch-large.yaml il fattore di apprendimento (lrf) è stato ridotto da 0,2 a 0,1(#6525 di @glenn-jocher).
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• Addestramento: Lo scheduler predefinito del tasso di apprendimento (LR) è stato aggiornato a un ciclo lineare, sostituendo il precedente ciclo unico con il coseno, per migliorare i risultati dell'addestramento(#6729 di @glenn-jocher).

Svelando l'intero spettro del nostro supporto tra i diversi formati, YOLOv5 ora funziona ufficialmente con 11 formati, supportando non solo l'esportazione ma anche l'inferenza con detect.py e PyTorch Hub, e la convalida per profilare mAP e velocità:

• PyTorch
• ✅ TorchScript
• ✅ ONNX
• ✅ OpenVINO
• ✅ TensorRT
• ✅ CoreML
• ✅ Modello salvato di TensorFlow
• ✅ TensorFlow GraphDef
• ✅ TensorFlow Lite
• ✅ TensorFlow Edge TPU
• ✅ TensorFlow.js

Insieme per l'AI di tutti

In Ultralytics siamo spinti non solo dal desiderio di essere leader, ma anche dalla passione di partecipare e contribuire alla comunità. La famiglia YOLOv5 è stata determinante nel nostro percorso, sostenendoci sia nei trionfi che nelle sfide. Questo aggiornamento è un trionfo collettivo, che rappresenta il duro lavoro di 271 PR di 48 nuovi collaboratori. Siamo impegnati nella nostra missione di democratizzare l'IA, rendendola accessibile e operativa per tutti.

Unitevi alla rivoluzione di Vision AI

Siamo continuamente alla ricerca di talenti che si uniscano ai nostri ranghi e invitiamo a collaborare ai nostri progetti open-source. Se siete interessati a entrare a far parte del più innovativo team di AI, esplorate la nostra pagina delle carriere o prendete in considerazione la possibilità di contribuire a YOLOv5.

Dagli appassionati di AI al rilevamento degli oggetti più popolari del 2022

Quest'anno, il nostro repository Ultralytics/YOLOv5 ha raggiunto un traguardo significativo, superando pjreddie/darknet YOLOv3 di Joseph Redmon nel numero totale di stelle su GitHub, vantando ora oltre 22,4k stelle. Questo testimonia la fiducia e l'entusiasmo della comunità e ci spinge a continuare a spingere i confini di Vision AI. Siamo profondamente onorati di portare avanti l'eredità di You Only Look Once.

Visitate il nostro repository GitHub YOLOv5 per avere tutti i dettagli sulla nuova release e unitevi alla vivace comunità di appassionati del rilevamento degli oggetti YOLO.

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Ma c'è di più! Se siete alle prime armi con la Computer Vision o semplicemente preferite un'esperienza senza codice, Ultralytics HUB è la vostra porta d'accesso. Scoprite come sfruttare la tecnologia YOLO e la Computer Vision con pochi e semplici clic. Per saperne di più, visitate Ultralytics HUB - La vostra porta verso l'intelligenza artificiale e iniziate il vostro viaggio nella Computer Vision.