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Scoprite YOLOv5 v6.0: importanti aggiornamenti per una maggiore precisione, un minore utilizzo della memoria e prestazioni più rapide del modello AI. Unisciti ai nostri collaboratori globali oggi stesso!
L'ultimo aggiornamento è arrivato il 12 ottobre 2021 ed è la prima major release dall'aprile 2021. La release v6.0 apporta miglioramenti significativi che riducono i requisiti di memoria durante l'addestramento, aumentano l'accuratezza durante la distribuzione e ottimizzano le prestazioni di runtime su tutta la gamma di modelli YOLOv5 .
Grafico della velocità di YOLOv5 v6.0 rispetto alla precisione.
Il risultato per gli ingegneri ML e i data scientist è che YOLOv5 offre ora una soluzione Vision AI più potente ed è ancora più facile da addestrare e distribuire rispetto al passato. Sono stati apportati numerosi aggiornamenti alle colonne portanti dei modelli, sulla base dei risultati empirici delle attività di ricerca e sviluppo Ultralytics .
Le modifiche includono nuovi moduli e miglioramenti ai moduli esistenti che si combinano per produrre modelli più veloci, più piccoli e più accurati.
Non saremmo riusciti a fare tutto questo da soli! Questa release incorpora 465 PR da 73 contributori provenienti da tutto il mondo, che collaborano per superare i limiti dell'IA. Consulta le nostre linee guida per contribuire open source se desideri saperne di più o contribuire tu stesso.
Questa release porta con sé centinaia di piccole modifiche che si accumulano per fare una vera differenza, troppe per entrare nel dettaglio, ma alcuni dei principali punti salienti sono:
IntegrazioneRoboflow ⭐ NUOVO: allenate i modelli YOLOv5 direttamente su qualsiasi dataset Roboflow con la nostra nuova integrazione! Questa integrazione fornisce una connessione perfetta tra i dataset Roboflow e gli addestramenti YOLOv5 .(#4975 di @Jacobsolawetz)
Modelli YOLOv5n 'Nano' ⭐ NOVITÀ: Nuovo modello YOLOv5n più piccolo (1,9 milioni di parametri) inferiore a YOLOv5s (7,5 milioni di parametri), esporta a 2,1 MB di dimensione INT8, ideale per soluzioni mobili ultraleggere. (#5027 di @glenn-jocher)
TensorFlow e Keras: L'esportazione di modelli TensorFlow, Keras, TFLite e TF.js è ora completamente integrata in YOLOv5 per passare senza problemi dall'addestramento alla distribuzione.(#1127 di @zldrobit)
OpenCV DNN: I modelliONNX YOLOv5 sono ora compatibili sia con OpenCV DNN che con ONNX Runtime, per offrire agli utenti ancora più opzioni di destinazione per la distribuzione.(#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.
Considerazioni finali
Poco più di un anno dopo il rilascio di YOLOv5, la nostra tecnologia all'avanguardia per il rilevamento degli oggetti è in procinto di diventare l'IA di visione più amata al mondo. Con l'aiuto di centinaia di collaboratori e il feedback di migliaia di utenti, stiamo creando strumenti efficaci e facili da usare, e la nostra nuova versione v6.0 è il prossimo entusiasmante passo in questo viaggio.
Visitate il nostro repository open-source su GitHub per iniziare a usare YOLOv5 oggi stesso! yolov5
