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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 di Ultralytics.
Le modifiche includono nuovi moduli e miglioramenti ai moduli esistenti che si combinano per produrre modelli più veloci, più piccoli e più precisi.
Ma non avremmo potuto farlo da soli! Questa release incorpora 465 PR di 73 collaboratori di tutto il mondo, che collaborano insieme per spingere i confini dell'IA. Se volete saperne di più o contribuire voi stessi, consultate le nostre linee guida per la contribuzione open-source.
Questa versione apporta centinaia di piccoli cambiamenti che si accumulano per fare una vera differenza, troppi per essere approfonditi, ma alcuni dei principali sono:
Integrazione Roboflow ⭐ 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' ⭐ NUOVO: Nuovo modello YOLOv5n più piccolo (1,9M params) al di sotto di YOLOv5s (7,5M params), esportabile in formato INT8 da 2,1 MB, 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 modelli ONNX di 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 della GPU durante l'addestramento.
Pensieri 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.
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