YOLOv5 è ancora più potente con la versione v6.1!

Ultralytics è lieta di annunciare gli ultimi sviluppi della sua tecnologia di punta YOLO (Guarda una sola volta). Con il rilascio di YOLOv5 v6.1, abbiamo perfezionato la nostra architettura per migliorarne semplicità, velocità e potenza. La nostra ultima versione, pubblicata nell'ottobre 2021, ha posto le basi per questi progressi; ora siamo orgogliosi di presentare gli aggiornamenti che migliorano l'usabilità e le prestazioni di YOLO.

Aggiornamenti importanti#

Ecco i principali miglioramenti introdotti in YOLOv5 v6.1:

• Supporto per TensorRT: esportazione, inferenza e convalida con TensorRT usando python export.py --include engine (#5699 di @imyhxy). Si tratta di un traguardo importante: TensorRT di NVIDIA è un ottimizzatore e runtime ad alte prestazioni per l'inferenza del deep learning, in grado di offrire bassa latenza e throughput elevato per le applicazioni di deep learning.
• Supporto per Edge TPU TensorFlow ⭐ NOVITÀ: esportazione su Edge TPU per i dispositivi Google Coral usando python export.py --include edgetpu (#3630 di @zldrobit). Abbinata al modello più piccolo YOLOv5n (1,9 milioni di parametri), introdotto nella versione 6.0 e comprimibile in soli 2,1 MB in formato INT8, questa soluzione è ideale per applicazioni mobili ultraleggere.
• Supporto per OpenVINO: esportazione in OpenVINO usando python export.py --include openvino. Con OpenVINO, i modelli possono sfruttare appieno la potenza delle CPU e delle GPU integrate Intel per un'ampia gamma di applicazioni (#6057 di @glenn-jocher).
• Benchmark di esportazione: abbiamo introdotto un nuovo strumento di benchmarking per valutare mAP (precisione media) e velocità in tutti i formati di esportazione di YOLOv5 usando python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. Al momento lo strumento funziona sulle CPU; prevediamo di includere i benchmark su GPU nei prossimi aggiornamenti (#6613 di @glenn-jocher).
• Iperparametri: abbiamo apportato una modifica contenuta ma importante ai nostri iperparametri: in hyp-scratch-large.yaml il fattore del tasso di apprendimento (lrf) è stato ridotto da 0.2 a 0.1 (#6525 di @glenn-jocher).
• Training: lo scheduler predefinito del tasso di apprendimento (LR) è stato aggiornato a one-cycle lineare, sostituendo il precedente one-cycle con coseno per migliorare i risultati del training (#6729 di @glenn-jocher).

YOLOv5 ora supporta ufficialmente 11 formati, non solo per l'esportazione, ma anche per l'inferenza con detect.py e PyTorch Hub e per la convalida dei profili di mAP e velocità:

• ✅ PyTorch
• ✅ TorchScript
• ✅ ONNX
• ✅ OpenVINO
• ✅ TensorRT
• ✅ CoreML
• ✅ TensorFlow SavedModel
• ✅ TensorFlow GraphDef
• ✅ TensorFlow Lite
• ✅ TensorFlow Edge TPU
• ✅ TensorFlow.js

L'IA di tutti, insieme#

In Ultralytics ci guida non solo il desiderio di essere leader, ma anche la passione di partecipare e contribuire alla community. La famiglia YOLOv5 è stata fondamentale nel nostro percorso e ci ha sostenuto nei successi e nelle difficoltà. Questo aggiornamento è un successo collettivo, frutto del duro lavoro di 271 PR di 48 collaboratori. Restiamo fedeli alla nostra missione di democratizzare l'AI, rendendola accessibile e utilizzabile da tutti.

Unisciti alla rivoluzione della Vision AI#

Siamo sempre alla ricerca di talenti da accogliere nel nostro team e invitiamo tutti a collaborare ai nostri progetti open source. Se ti interessa unirti al nostro team AI, visita la pagina delle opportunità di lavoro oppure valuta di contribuire a YOLOv5.

Dagli appassionati di IA al rilevatore di oggetti più popolare del 2022#

Quest'anno, il nostro repository Ultralytics/YOLOv5 ha raggiunto un traguardo importante, superando il repository pjreddie/darknet YOLOv3 di Joseph Redmon per numero totale di stelle GitHub, con oltre 22.4k stelle. È una testimonianza della fiducia e dell'entusiasmo della community e ci motiva a continuare a spingere i confini della Vision AI. Siamo profondamente onorati di portare avanti l'eredità di You Only Look Once.

Visita il nostro repository GitHub di YOLOv5 per tutti i dettagli sulla nuova versione e unisciti alla vivace community di appassionati di rilevamento di oggetti con YOLO.

Scopri la magia di YOLO senza scrivere codice#

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