È arrivato Ultralytics YOLOv5 v6.0!
Scopri YOLOv5 v6.0: importanti aggiornamenti per una maggiore precisione, un minore utilizzo della memoria e prestazioni più rapide dei modelli di IA. Unisciti oggi ai collaboratori di tutto il mondo!
Nuvola Ladi3 min di lettura
Il nostro ultimo aggiornamento è stato pubblicato il 12 ottobre 2021 ed è la prima versione principale da aprile 2021. La versione v6.0 introduce miglioramenti significativi che riducono i requisiti di memoria durante l'addestramento, aumentano l'accuratezza durante la distribuzione e ottimizzano le prestazioni del runtime su tutta la gamma di modelli Ultralytics YOLOv5.
Grafico di velocità rispetto all'accuratezza di Ultralytics YOLOv5 v6.0.
Per gli ingegneri ML e gli scienziati dei dati, il risultato è che YOLOv5 offre ora una soluzione di Vision AI più potente ed è più facile da addestrare e distribuire che mai. Abbiamo apportato diversi aggiornamenti ai backbone del modello sulla base dei risultati empirici delle attività di ricerca e sviluppo di Ultralytics R&D.
Le modifiche includono nuovi moduli e miglioramenti a quelli esistenti, che insieme producono modelli più veloci, compatti e accurati.
Non avremmo potuto farcela da soli! Questa versione include 465 PR di 73 collaboratori provenienti da tutto il mondo, tutti impegnati a spingere oltre i confini dell'IA. Consulta le nostre linee guida per contribuire open source per saperne di più o partecipare.
Questa versione introduce centinaia di piccole modifiche che, sommate, fanno davvero la differenza: sono troppe per descriverle nel dettaglio, ma ecco alcuni dei principali punti salienti:
- Integrazione con Roboflow ⭐ NOVITÀ: addestra i modelli YOLOv5 direttamente su qualsiasi dataset Roboflow con la nostra nuova integrazione! L'integrazione collega direttamente i tuoi dataset Roboflow agli addestramenti di YOLOv5. (#4975 di @Jacobsolawetz)
- Modelli YOLOv5n 'Nano' ⭐ NOVITÀ: nuovo modello YOLOv5n più compatto (1.9M di parametri) rispetto a YOLOv5s (7.5M di parametri), esportabile in formato INT8 da 2.1 MB e ideale per soluzioni mobile ultraleggere. (#5027 di @glenn-jocher)
- TensorFlow e Keras: l'esportazione dei modelli TensorFlow, Keras, TFLite e TF.js è ora completamente integrata in YOLOv5, per passare più agevolmente dall'addestramento alla distribuzione. (#1127 di @zldrobit)
- OpenCV DNN: i modelli YOLOv5 ONNX sono ora compatibili sia con OpenCV DNN sia con ONNX Runtime, offrendo agli utenti ancora più opzioni per la destinazione di distribuzione. (#4833 di @jebastin-nadar)
- Architettura del modello: i backbone aggiornati sono leggermente più compatti, veloci e accurati e richiedono meno memoria GPU durante l'addestramento.
Considerazioni finali#
Poco più di un anno dopo la pubblicazione di YOLOv5, la nostra tecnologia all'avanguardia per il rilevamento degli oggetti è sulla strada per diventare la soluzione di Vision AI più amata al mondo. Grazie a centinaia di collaboratori e ai feedback di migliaia di utenti, stiamo creando strumenti efficaci e facili da usare; la nuova versione v6.0 è il prossimo entusiasmante passo di questo percorso. Visita il nostro repository open source su GitHub per iniziare a usare YOLOv5 oggi stesso! Repository YOLOv5 su GitHub
Scritto da
Digital Content Manager · Ultralytics
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