カスタムビジョンAIオペレーションを合理化

コンピュータビジョンを身近なものにするため、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 とのパートナーシップ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リング、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合理化することで、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。こうすることで、開発者は、機械学習の雑学やコンピュータ・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多くの時間を費やすことができます。

Roboflow has continuously demonstrated their support to open source projects that share our vision. Make sure you check their guide on How to Train YOLOv5 on Custom Dataset, released in June 2020.

Ultralytics'の使命は、すべての開発者がアクセス可能なビジョン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を使えば、開発者は自分のプロジェクトで最先端のビジョンモデルのトレーニングやデプロイを始めることができます。

簡単なAIという共通のビジョンを通じて、Roboflow とUltralytics は、それぞれのユニークな強みを活かして、より大きな機能をユーザーに提供しています。
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ました！

カスタムモデルの育成を容易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正確さにより、今や世界で最も人気のあるAIの1つとなっています。私たちの新しいRoboflow 統合は、さらにシームレスなYOLOv5 トレーニングとデプロイメント体験を提供します。  

アクティブラーニングを可能にすることに重点を置き、pipパッケージを使って Roboflow 、カスタムデータセットを直接YOLOv5 、ラベル付けして自動的にエクスポートできるようになりました。こうすることで、コンピュータビジョンの瑣末な作業に費やす時間を省き、MLOpsプロセスを効率化することができます。
機械学習による無駄な作業をすべて排除し、コンピュータビジョンを、例えばYOLO のように簡単にする。

何から始めるべきか？

新しい YOLOv5 Colab notebookを使えば、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。始めるには、以下の手順に従ってください：

1. YOLOv5 カスタムトレーニングColabノートブックを開く
2. pip installroboflow でRoboflow のデータセットを使い始める。
3. Roboflow からプロジェクトを希望の形式でエクスポートする。
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. あなたのアカウントから、ノートブックの指定された場所にスニペットをコピー／ペーストする。

ほらね！

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以下の Roboflow ビデオチュートリアルで、より有用な情報をご覧いただけます。

コンピュータ・ビジョンの分野でエキサイティングな時  

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。私たちは、Ultralytics とRoboflow が、簡単なAIという私たちの共通のビジョンによって切り開く可能性に興奮しています。また、私たちの新しい統合を使用して、ユーザーがどのようなものを作成するのか見るのが待ちきれません。

私たちは、開発者コミュニティが達成する画期的な進歩について聞くのを楽しみにしている！

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