YOLO Vision 2026:
Ultralytics YOLO

Ultralytics YOLOv5エクスポートコンテスト

2021年8月31日までにUltralyticsのYOLOv5エクスポートコンテストに応募して、5つの部門で合計1万ドルの賞金獲得のチャンスを掴みましょう!

NUNuvola Ladi3 min read
Ultralytics YOLOv5エクスポートコンテストの告知

総額10,000米ドルの賞金をかけた、初の Ultralytics YOLOv5 エクスポートコンペティションを開催します!私たちの目標は、世界最高の Vision AI モデルを誰もが簡単にトレーニングできるようにすること、そしてそのモデルを必要な場所へ同じくらい簡単にデプロイできるようにすることです。

日付#

本コンペティションの開催期間は、2021年5月17日から2021年8月31日までです。

締め切り#

提出期限は2021年8月31日 24:00 UTCです。この日時を過ぎますとコンペティションは終了となり、それ以降の提出物は賞金の対象外となります。

総額10,000ドルの賞金#

5つの各部門における最優秀提出物には、Ultralytics よりその部門の賞金全額である 2,000.00米ドルが授与されます。

5つのカテゴリー#

コミュニティからのフィードバックに基づき、Jetson Nano、Raspberry Pi、Google Edge TPU、デスクトップCPU、Androidエッジデバイスなど、Ultralytics YOLOv5モデルの最も一般的な実際のデプロイメントシナリオを網羅する5つのカテゴリを作成しました。

応募について#

参加するには、提出物用のパブリックなGitHubリポジトリを作成し、作業にopen source licenseを付与した上で、コミュニティが投票できるように5つの公式EXPORT Competition提出スレッドのいずれかに直接提出物を投稿してください。これらのスレッドは公式提出物専用であることに注意してください。一般的な質問やコメントは、このスレッド内、または新しいdiscussionで直接行うことができます。提出物へのリンク:

1. NVIDIA Jetson Nano

2. Google Edge TPU

3. Raspberry Pi

4. Intel/AMD CPU

5. Android

評価期間は2021年9月1日から2021年9月16日までです。受賞者は2021年9月下旬に発表され、賞金はその後速やかに支払われます。

コンペティション部門#

NVIDIA Jetson Nano

評価用ハードウェア: Jetson Nano Developer Kit

賞金: 2,000ドル

Google Edge TPU

評価用ハードウェア: Coral Dev Board Mini

賞金: 2,000ドル

Raspberry Pi

評価用ハードウェア: Raspberry Pi 4 Model B

賞金: 2,000ドル

Intel/AMD CPU

評価用ハードウェア: AWS EC2 t3.medium

賞金: 2,000ドル

Android

評価用ハードウェア: Xiaomi Mi 11

賞金: 2,000ドル

*資金は、送金日の現在の為替レートを使用して参加者の現地通貨に換算されます。賞金はWiseを介して送金されます。賞金送金の対象国のlistをご確認ください。

スコアリング#

提出物のスコアは、Ultralytics による評価が50%、各提出物に対する 👍 または 👎 の合計によるコミュニティからのフィードバックが50%で決定されます。Ultralytics による採点は、以下に基づいて決定されます。

エクスポートの品質 (20%)#

最もシンプルなエクスポートは、ステップ数が最も少なく、必要な引数やパラメータが最小限で、インポートするパッケージ数が最も少なく、最小限のコードで実行できるものです。

ドキュメントの品質 (20%)#

応募作品は、Markdown形式の応募ファイルを使用して適切にドキュメント化される必要があります。セットアップや要件、設定や引数、エクスポートのステップ、該当する場合はデプロイ環境のセットアップなど、各ステップが説明されている必要があります。

提出物の品質 (20%)#

公式のyolov5s.ptモデルから始まる、エクスポートとデプロイのあらゆる側面が含まれている必要があります。Jetson Nanoのように特別な要件が必要な環境の場合、すべてのパッケージやDockerイメージが提供され、ドキュメント化されている必要があります。Androidデプロイメントの場合は、Androidの参照アプリも含める必要があります。応募作品には、YOLOv5モデルを完全にエクスポートして使用するために必要なものが100%含まれていなければなりません。

デプロイされたモデルの速度と精度 (40%)#

デプロイされたモデルは、公式のYOLOv5 PyTorchモデルとほぼ同一の推論結果を返す必要があります(つまり、python detect.py --weights yolov5s.ptによる推論)。デプロイされたソリューションの精度は、一般に公開されていないUltralytics画像のホールドアウトテストセットで分析されます。速度も非常に重要であり、最も高速なデプロイソリューションが特に高く評価されます。 Androidの場合、GPUNNAPI、およびHexagonデリゲートへのエクスポートが最も高いスコアを獲得します。

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