カスタムVision AI Opsを効率化

コンピュータビジョンをより身近なものにするために、YOLOv5 の公式データセット管理およびアノテーションツールとして、Roboflow との提携を発表できることを嬉しく思います。

Roboflowの目標は、データの収集とラベル付け、モデルのトレーニング、アクティブラーニングを使用してモデルをさらに高速に改善するプロセスを効率化することにより、開発者がより優れたコンピュータビジョンモデルを構築できるようにすることです。これにより、開発者は、機械学習の細部やコンピュータビジョンのインフラストラクチャではなく、ドメイン固有の問題により多くの時間を費やすことができます。

Roboflowは、私たちのビジョンを共有するオープンソースプロジェクトに対し、継続的に支援を提供しています。ぜひ、2020年6月に公開されたカスタムデータセットでYOLOv5をトレーニングする方法に関する彼らのガイドをご覧ください。

Ultralyticsのミッションは、すべての開発者にとってアクセス可能なVision AIツールを作成することにより、AIを簡単にすることです。YOLOv5を使用すると、開発者は最先端のビジョンモデルを独自のプロジェクトでトレーニングおよびデプロイを開始できます。

簡単なAIの共通のビジョンを通じて、RoboflowとUltralyticsはそれぞれの強みを活かし、ユーザーに優れた機能を提供しています。
この新しいパートナーシップのおかげで、カスタムモデルのトレーニングがこれまで以上に簡単になり、新たな支援が期待できます。

カスタムモデルのトレーニングをより簡単にする新しいパートナーシップのご紹介

YOLOv5は、そのシンプルさと実際のユースケースにおける精度により、世界で最も人気のあるAIの一つになりました。Roboflowとの新たな統合により、YOLOv5のトレーニングとデプロイメントがさらにシームレスになります。  

カスタムデータセットにラベルを付けて、Roboflowを使用してYOLOv5に直接自動的にエクスポートしてトレーニングできます。その際、アクティブラーニングを重視し、pipパッケージを使用します。これにより、コンピュータビジョンの些末なことに費やす時間を回避することで、MLOpsプロセスを効率化できます。
機械学習による不要な作業をすべて排除して、コンピュータビジョンをYOLOのように簡単にしましょう。

どこから始めますか？

新しいYOLOv5 Colabノートブックを使用すると、カスタムデータセットでモデルを簡単にトレーニングできます。開始するには、以下の手順に従ってください。

1. YOLOv5カスタム学習 Colab notebookを開く
2. Roboflowデータセットの使用を開始するには、pip install roboflowを実行してください
3. Roboflowから目的の形式でプロジェクトをエクスポートします
4. カスタムトレーニング用のコードスニペットが生成されます
5. アカウントからのスニペットをコピーし、ノートブック内の指定された場所に貼り付けます。

出来上がり！

‍

次のRoboflowビデオチュートリアルで、より役立つ情報を見つけることができます。

コンピュータビジョンの分野にいるのがエキサイティングな時代  

Roboflowの最新機能とYOLOv5の強みを組み合わせることで、非常に強力なMLOpsソリューションが実現します。UltralyticsとRoboflowが共有する簡単なAIというビジョンを通して、どのような可能性が開かれるのか、そしてユーザーが私たちの新しい統合を使用して何を作成するのかを見るのが楽しみです。

開発者コミュニティがどのようなブレークスルーを達成するかを楽しみにしています！

‍