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年は、画期的な出来事が多く、可能性の限界を押し広げる刺激的な1年でした。2023年のハイライトを振り返り、2024年に何が待ち受けているのかを一緒に見ていきましょう。
Link to this section2023年のYOLOv8の影響を振り返る#
図1. 2023年に学習された1,900万個のYOLOv8モデル
YOLOv8は、コンピュータビジョンの熱心な愛好家やコミュニティ全体から温かく迎え入れられました。過去1年間で、Ultralyticsパッケージは2,000万回以上ダウンロードされ、12月だけでも過去最高の400万ダウンロードを記録しました。当社の創設者兼CEOであるGlenn Jocherは、YOLOv8への関心が高まり続けており、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嬉しく思っています！
YOLOv8は、興味や関心を引くだけでなく、実際の実世界のアプリケーションにおいても影響力があることが証明されました。今年、500万人のユーザーと150億のイベントが、さまざまな業界やドメインでYOLOv8の恩恵を受けました。監視システムの改善から、ヘルスケア、農業、製造における革新的な進歩に至るまで、YOLOv8は世界中の産業に革命をもたらしています。
Link to this sectionYOLOv8のドキュメントを拡充#
YOLOv8をより身近なものにします！当社のドキュメントは現在11言語で利用可能で、200ページ以上のドキュメントがあり、多様なコミュニティのニーズに応えるために絶えず拡充されています！当社のドキュメントは、以下の実世界のプロジェクト向けガイドで構成されており、非常に充実しています。
また、ドキュメントでは、Ultralyticsがサポートするさまざまなデータセットについても説明しています。たとえば最近では、600のクラスを持つOpen Images V7データセットがサポート対象に追加されました。さらに、Open Images V7データセット用の事前学習済みモデルも試用できるように公開しました！
Link to this sectionカスタム学習済みYOLOv8モデルの作成#
ユーザーは、事前学習済みモデルを使用するだけでなく、非常に特定のビジネス問題を解決するカスタムの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YOLOv8モデルを学習できる機能は重要な利点として定着しており、2023年には驚異的な数である1,900万個のYOLOv8モデルが学習されました。これらのモデルはさまざまなタスクのために学習されており、64%がオブジェクト検出、20%が画像セグメンテーション、15%が姿勢推定、1%が画像分類に特化しています。
これらの数値は、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、コーディングの専門知識に関係なく誰でもYOLOv8を学習できることによって可能になりました。Ultralytics HUBでは、Webやモバイルからアクセスして、コードを一切必要とせずに高度なモデルをすばやく作成・学習できます。YOLOv8の成功を祝うとともに、この1年でUltralytics HUBがどのように進化したかも振り返ってみましょう。
Link to this section2023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。
モデルの管理がかつてないほど簡単になりました。プロジェクトで作業する際に、モデルの比較や移動ができるようになりました。柔軟なモデル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を有効にしました。
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年を迎え、皆様の継続的なサポートとご意見のもと、HUBがさらに成長することを楽しみにしています。YOLOv8の今後の展開を一緒に探っていきましょう！
Link to this section2024年のYOLOv8の今後の展開#
YOLOv8.1リリースを含む最新の開発状況を確認し、2024年のUltralyticsに何が待ち受けているかを探りましょう！
Link to this sectionUltralytics 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の顧問であるAyush Chaurasiaは次のように述べています。「最も素晴らしい点は、Ultralytics Explorer API自体がオープンソースであるため、この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ことです。」Ultralytics Explorerの詳細については、Ultralytics Explorer docsをご確認ください。
Link to this section新しいYOLOv8タスク：指向性オブジェクト検出#
YOLOv8は、OBBとも呼ばれる指向性オブジェクト検出（Oriented Object Detection）を導入することで、大きな進歩を遂げました。この高度な機能は、さまざまな角度や回転を持つオブジェクトに対して正確な検出結果を提供でき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。」
DOTA v2データセットでのモデル学習の互換性が追加されたことも発表します。詳細についてはこちらで、これがどのようにYOLOv8の機能を拡張するかを確認してください。
Link to this section改良された画像分類モデル#
YOLOv8がサポートする新しいタスクを追加することは重要ですが、元のタスクを改善し強化することも同様に不可欠です。この考えを反映して、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
YOLOv8の画像分類能力についての詳細は、YOLOv8 image classification docsをご確認ください。
Link to this sectionユーザー投稿の例を募集しています！#
2023年のYOLOv8の主な成功の1つは、コミュニティからの愛、サポート、貢献の量です。これまでに225件以上の貢献があり、YOLOv8を洗練させ強化するために役立ったそれぞれ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・微調整し、多様な業界全体のさまざまなニーズや課題に対してより適応しやすく、対応しやすいものにするための原動力となりました。
2024年を迎え、ユーザーから投稿された例のリポジトリを拡大す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、独自の導入事例をより広範なYOLOv8コミュニティと共有してコラボレーションすることをお勧めします。皆様の貢献は、仲間の愛好家を刺激し、YOLOv8を新たな高みへと導きます。
YOLOv8の汎用性を示し、コミュニティの創造性を反映するユーザー投稿型の例を、活気あるリポジトリとして一緒に構築していきましょう。その他の例の閲覧やリポジトリへの貢献については、our examples repositoryをご覧ください。貢献に関するご質問については、guideがサポートいたします。
皆様の変わらぬご支援に感謝いたします。YOLOv8にとって素晴らしい1年に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、そして共同での成果にご期待ください。素晴らしい1年に乾杯！🚀
