Ultralytics YOLOv5 v6.0 è arrivato!
Scopri YOLOv5 v6.0: importanti aggiornamenti per una maggiore precisione, un minor utilizzo di memoria e prestazioni del modello AI più veloci. Unisciti ai nostri collaboratori globali oggi!
Il nostro ultimo aggiornamento è arrivato il 12 ottobre 2021 ed è la prima major release dall'aprile 2021. La versione v6.0 porta miglioramenti significativi che riducono i requisiti di memoria durante l'addestramento, aumentano la precisione durante il deployment e ottimizzano le prestazioni di runtime sull'intera gamma di modelli YOLOv5.
Grafico velocità vs. precisione di YOLOv5 v6.0.
Il risultato per i ML engineer e i data scientist è che YOLOv5 offre ora una soluzione di Vision AI più potente, ed è ancora più facile da addestrare e distribuire rispetto al passato. Sono stati apportati molteplici aggiornamenti ai backbone dei modelli basati sui risultati empirici degli sforzi di R&D di Ultralytics.
Le modifiche includono nuovi moduli e miglioramenti a quelli esistenti che si combinano per produrre modelli più veloci, più piccoli e più precisi.
Non avremmo potuto farlo da soli, però! Questa release incorpora 465 PR da 73 contributori da tutto il mondo, tutti collaborando insieme per spingere i confini dell'AI. Consulta le nostre linee guida per il contributo open-source se vuoi saperne di più o contribuire tu stesso.
Questa release porta centinaia di piccole modifiche che si accumulano per fare una vera differenza, troppe per entrare nei dettagli, ma alcuni dei principali punti salienti sono:
- Integrazione Roboflow ⭐ NOVITÀ: Addestra i modelli YOLOv5 direttamente su qualsiasi dataset Roboflow con la nostra nuova integrazione! Questa integrazione fornisce una connessione fluida tra i tuoi dataset Roboflow e i tuoi addestramenti YOLOv5. (#4975 di @Jacobsolawetz)
- Modelli YOLOv5n 'Nano' ⭐ NOVITÀ: Nuovo modello YOLOv5n più piccolo (1,9M di parametri) sotto YOLOv5s (7,5M di parametri), esporta in formato INT8 da 2,1 MB, ideale per soluzioni mobile ultraleggere. (#5027 di @glenn-jocher)
- TensorFlow e Keras: l'esportazione dei modelli TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js è ora completamente integrata in YOLOv5 per transizioni senza interruzioni dall'addestramento al deployment. (#1127 di @zldrobit)
- OpenCV DNN: i modelli YOLOv5 ONNX sono ora compatibili sia con OpenCV DNN che con ONNX Runtime per offrire agli utenti ancora più opzioni di destinazione per il deployment. (#4833 di @jebastin-nadar)
- Architettura del modello: i backbone aggiornati sono leggermente più piccoli, più veloci e più precisi, e richiedono meno memoria GPU durante l'addestramento.
Link to this sectionConsiderazioni finali#
A poco più di un anno dal rilascio di YOLOv5, la nostra tecnologia di object detection all'avanguardia è sulla buona strada per diventare la visione AI più amata al mondo. Con l'aiuto di centinaia di collaboratori e il feedback di migliaia di utenti, stiamo creando strumenti che sono allo stesso tempo efficaci e facili da usare, e la nostra nuova release v6.0 è il prossimo entusiasmante passo in questo percorso. Vai subito al nostro repository open-source GitHub per iniziare a usare YOLOv5 oggi stesso! YOLOv5 GitHub Repository
