Ultralytics YOLOv8の1周年：飛躍とイノベーションの1年
Ultralytics YOLOv8の1周年を記念して、その影響、すべてのドキュメントの場所、モデルの学習方法など、多くのことを振り返ります！
本日2024年1月10日は、Ultralytics YOLOv8のリリースから1周年を迎える記念すべき日です。この1年間は、マイルストーンを達成し、可能性の限界を押し広げるエキサイティングな日々でした。2023年のハイライトを振り返り、2024年の展望について一緒に見ていきましょう。
2023年におけるUltralytics YOLOv8の影響を振り返る#
図1. 2023年にトレーニングされた1,900万のUltralytics YOLOv8モデル
YOLOv8は、熱心なコンピュータビジョン愛好家やコミュニティ全体から温かく迎え入れられています。過去1年間で、Ultralyticsパッケージのダウンロード数は2,000万回を超え、12月だけでも過去最高の400万回を記録しました。創設者兼CEOのGlenn Jocherは、YOLOv8への関心が日増しに高まっており、毎日毎秒1,000件以上の推論ジョブが開始されていることを喜んでいます。
好奇心や探求心を掻き立てるだけでなく、Ultralytics YOLOv8は実用的で現実世界のアプリケーションにおいてもその影響力を証明してきました。今年、私たちはさまざまな産業やドメインで、500万人のユーザーと150億件のイベントがYOLOv8の恩恵を受けているのを確認しました。監視システムの改善から、ヘルスケア、農業、製造業における革新的な進歩に至るまで、YOLOv8は世界中の産業を革命的に変革しています。
Ultralytics YOLOv8のドキュメントの拡充#
Ultralytics YOLOv8をより身近にお届けします！私たちのdocumentationは現在11言語で利用可能であり、200以上のドキュメントページを備え、多様なコミュニティのニーズにより良く応えるために継続的に拡大しています！私たちのドキュメントは期待を超えるものであり、以下の現実世界のプロジェクト向けガイドで構成されています：
また、このドキュメントでは、Ultralyticsがさまざまなデータセットに対して提供しているサポートについても解説しています。例えば、最近では600クラスを持つOpen Images V7 datasetがサポート対象のデータセットに追加されました。さらに、Open Images V7 dataset用の事前学習済みモデルもご利用いただけるようになっていますので、ぜひお試しください！
カスタムトレーニング済みUltralytics YOLOv8モデルの作成#
事前トレーニング済みモデルの使用にとどまらず、ユーザーは非常に特有のビジネス課題を解決するカスタムコンピュータビジョンソリューションも求めています。カスタムデータでUltralytics YOLOv8モデルをトレーニングできる機能は大きな優位性として浮上しており、2023年には驚異的な数である1900万個のYOLOv8モデルがトレーニングされました。これらのモデルはさまざまなタスクに向けてトレーニングされており、64%がobject detection、20%がimage segmentation、15%がpose estimation、1%がimage classificationに割り当てられています。
これらの数値が実現した理由の1つは、コーディングの専門知識に関係なく、UltralyticsのノーコードMLプラットフォームであるUltralytics HUBのおかげで誰でもYOLOv8をトレーニングできる点にあります。Webおよびモバイルの両方からアクセスできるUltralytics HUBを使用すれば、コードを書くことなく高度なモデルを素 szybkoに作成してトレーニングできます。YOLOv8の成功を祝うとともに、この1年間でUltralytics HUBがどのように進化してきたかも振り返ってみましょう。
2023年のUltralytics HUBの成長#
2023年はUltralytics HUBにとって素晴らしい1年でした。84回もの画期的なバージョン更新が行われ、そのたびに機能とユーザーエクスペリエンスの向上につながりました。シームレスなコラボレーションのための「チーム」機能、機能を強化したPro HUBバージョン、財務面での安心のための明確な請求履歴、そして新しいユーザーフィードバックシステムなどの主要機能を公開しました。
モデルの管理がこれまで以上に簡単になりました。プロジェクトでの作業時にモデルの比較や移動ができるようになりました。また、柔軟なモデルのエクスポートオプションを提供するためにさらに多くのフォーマットに対応するなど、多くの機能を追加しています。
新機能や改善された機能以外にも、既存機能の改善に多くの時間とエネルギーが費やされました。たとえば、優先読み込みのおかげで、プラットフォームの起動は稲妻のように高速です。HUBのブランディングとUXは、視覚的に素晴らしい体験のために刷新され、ユーザーダッシュボードにはスムーズに開始できるようにクイックリンクと紹介ビデオが用意されました。
APIキー管理はより安全になるように刷新され、プラットフォームはよりスムーズなやり取りのためにUltralyticsアプリと統合されました。これはほんの一部です！
図2. 強化されたユーザーダッシュボード：よりスムーズに開始できるクイックリンクと紹介ビデオ
2024年に踏み出すにあたり、皆様の継続的なサポートとご意見によりHUBがさらに成長することを楽しみにしています。Ultralytics YOLOv8の次の展開を一緒に探求しましょう！
2024年のUltralytics YOLOv8の今後の展開#
YOLOv8.1リリースをはじめとする最新の展開を発見し、2024年のUltralyticsの展望を探りましょう！
Ultralytics Explorerの紹介#
YOLOv8の1周年に合わせて、Ultralytics Explorerという新しいYOLOv8対応ツールをリリースします。この革新的なツールは、ユーザーがデータセットを探索し、操作する方法を変えることを約束します。Ultralytics ExplorerのAPIまたはGUIを使用して、SQLクエリ、ベクトル類似度検索、セマンティック検索を使用してデータセットをフィルタリングおよび検索できます。
Ultralytics Explorerのエキサイティングな機能の1つは画像マッチングです。たとえば、データセット内の画像を選択し、その画像と類似しているデータセット内のすべての画像を検索できます。これにより、データセットの理解と管理が容易になります。
図3. 新しいUltralytics Explorer
たとえばデータセット内のキリンの画像をすべて見たい場合、数回のクリックで実行できます！また、複数画像のマッチングもサポートしているため、照合対象として複数の画像を選択すると、その平均が計算されます。
SQLクエリを記述して、特定のラベルを持つデータセット内の特定の数の画像を検索することもできます。これは、「犬」のようなラベルが付いたデータセットから10枚の画像のサンプルを表示したい場合に便利です。注釈が付けられたデータを把握するのに役立ちます。
もう1つのエキサイティングな機能は「Ask AI」機能です。SQLに詳しくない場合でも、SQLを必要とせずにクエリ機能を使用できます。たとえば、AIを活用したクエリジェネレーターに「人物1人と犬2匹がちょうど写っている画像」を100枚表示するように依頼すると、内部でクエリが生成され、クエリ結果が表示されます。
UltralyticsのアドバイザーであるAyush Chaurasiaは次のように述べています。「最大の魅力は、Ultralytics Explorer API自体がオープンソースであるため、APIを使用してデータセットの検証や探索などのアプリケーションを作成できる点です。」Ultralytics Explorerの詳細については、Ultralytics Explorer docsをご確認ください。
Ultralytics YOLOv8の新タスク：指向性物体検出（Oriented Object Detection）#
Ultralytics YOLOv8は、Oriented Object Detection（OBBとも呼ばれます）を導入することで、大きな飛躍を遂げます。この高度な機能は、特にさまざまな角度や回転を持つ物体に対して、正確な検出結果を提供するように設計されています。
これにより、特に航空リモートセンシング画像やテキスト検出などの傾斜したオブジェクトに対して、検出の堅牢性と信頼性が向上します。OBBは、画像内のオブジェクトを正確に特定し、背景領域の混入を最小限に抑える能力で際立っています。この精度は、背景ノイズを減らすことでオブジェクトの分類を大幅に強化します。
図4. 指向性バウンディングボックス（OBB）を使用した航空シーンの例
UltralyticsのMLエンジニアであるJing Qiuは、最新のイノベーションについて次のような見解を共有しています。「新しいYOLOv8-OBBモデルの中心には、YOLOv8検出モデルの堅牢な基盤があります。追加のパラメータと計算が組み込まれていますが、標準の検出モデルの性能を反映して、リアルタイムアプリケーションのための推論速度が迅速であることを保証しています。使いやすく、同じAPIを共有していますが、単純な「obb」というサインが付いているため、他のタスクと同様に学習、検証、予測、エクスポートが非常に簡単です。」
また、DOTA v2データセットでのモデルトレーニングに対する互換性の追加を発表できることを嬉しく思います。詳細についてはhereを確認し、これがUltralytics YOLOv8の機能をどのように拡張するかを探索してください。
改良された画像分類モデル#
Ultralytics YOLOv8がサポートする新しいタスクを追加することは不可欠ですが、元のタスクを改善および拡張することも同様に重要です。この意見に共鳴するように、YOLOv8がサポートする画像分類タスクが改善されました。
UltralyticsのMLエンジニアであるFatih Akyonは次のように強調しています。「Ultralyticsの学習パイプラインにSOTA分類拡張機能を統合しました。これは分類スコアの向上に役立ちます。ベースとなるyolov8-classificationモデルは、新しいパイプラインで再学習されました。」
図5. 画像分類を示す画像
画像を分類するUltralytics YOLOv8の機能の詳細については、YOLOv8 image classification docsをご確認ください。
ユーザー投稿の例を募集しています！#
2023年におけるUltralytics YOLOv8の主な成功の1つは、コミュニティからの多くの愛情、サポート、および貢献でした。これまでに225件を超える貢献をいただいており、YOLOv8の洗練と向上に役立ったすべての貢献に感謝しています。皆様の貴重なご意見は、YOLOv8を洗練し微調整する原動力となり、多様な産業におけるさまざまなニーズや課題に対して、より適応的でレスポンシブなものになっています。
2024年に突入するにあたり、ユーザーからの貢献によるサンプルのリポジトリを拡大できることを楽しみにしています。皆様の貢献は、コンピュータビジョンが解決策となり得る現実世界のシナリオに対処する上で極めて重要です。革新的なユースケース、成功事例、および独自の導入事例を、より幅広いUltralytics YOLOv8コミュニティと共有してコラボレーションに参加していただくようお願いいたします。皆様の貢献は、仲間の愛好家にインスピレーションを与え、YOLOv8を新たな高みへと導きます。
Ultralytics YOLOv8の多様性を示し、私たちのコミュニティの創造性を反映する、ユーザー貢献による例の活気あるリポジトリを一緒に構築しましょう。その他の例を見つけたり、リポジトリに貢献したりするには、our examples repositoryをご利用ください。貢献についてご質問がある場合は、guideがお手伝いします。
絶え間ないご支援に感謝いたします。Ultralytics YOLOv8にとって素晴らしい1年となることを楽しみにしています。さらなるアップデート、イノベーション、そして共同での達成にご期待ください。素晴らしい1年に乾杯！ 🚀
