YOLOv5 v6.1でさらに強力になりました！

コンピュータビジョンと機械学習の分野のパイオニアとして、Ultralyticsは主力技術であるYOLO（You Only Look Once）の最新の進展を発表できることを嬉しく思います。YOLOv5 v6.1のリリースでは、シンプルさ、スピード、強度を向上させるためにアーキテクチャを微調整し、当社の技術が常にイノベーションの最前線にあることを保証します。前回のリリース（2021年10月）がこれらの進歩の基盤を築きました。そして今回、YOLOのユーザビリティとパフォーマンスを再定義する重要なアップデートを発表できることを誇りに思います。

Link to this section重要なアップデート#

Vision AIにおける卓越性への絶え間ない追求の一環として、YOLOv5 v6.1で提供される画期的な機能強化は以下の通りです。

• TensorRT support: Improved integration for TensorFlow, Keras, TFLite, and TF.js model exports using python export.py --include saved_model pb tflite tfjs (#5699 by @imyhxy). This is a significant milestone as NVIDIA's TensorRT is a high-performance deep learning inference optimizer and runtime that delivers low-latency, high-throughput for deep learning applications.
• TensorFlow Edge TPUサポート ⭐ 新機能: YOLOv5s（7.5Mパラメータ）よりも複雑さが低く、わずか2.1 MBのINT8サイズへのエクスポートが可能な、新しい小型のYOLOv5n（1.9Mパラメータ）モデルを導入しました。これは超軽量なモバイルソリューションに最適で、強力な機械学習をテクノロジーの最先端（エッジ）にもたらします（#3630 by @zldrobit）。
• OpenVINOサポート: YOLOv5 ONNXモデルが互換性を持つようになりました。OpenVINOにより、モデルはIntel CPUおよび統合GPUのフルパワーを活用し、多目的なアプリケーションに対応できるようになります（#6057 by @glenn-jocher）。
• Export Benchmarks: We have introduced a new benchmarking tool to assess mAP (Mean Average Precision) and speed across all YOLOv5 export formats with python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. Currently operating on CPUs, we plan to extend this to include GPU benchmarks in future updates (#6613 by @glenn-jocher).
• ハイパーパラメータ: ハイパーパラメータに小さくも重要な調整が行われました。hyp-scratch-large.yamlにおいて、学習率係数（lrf）が0.2から0.1に削減されました（#6525 by @glenn-jocher）。
• トレーニング: デフォルトの学習率（LR）スケジューラが従来のone-cycle（コサイン）からone-cycle（線形）に変更され、トレーニング結果が向上しました（#6729 by @glenn-jocher）。

さまざまな形式に対するサポートの全容をお伝えすると、YOLOv5は現在11の形式で公式に動作します。エクスポートだけでなく、detect.pyやPyTorch Hubを使用した推論、およびmAPとスピードをプロファイルするための検証もサポートしています。

• ✅ PyTorch
• ✅ TorchScript
• ✅ ONNX
• ✅ OpenVINO
• ✅ TensorRT
• ✅ CoreML
• ✅ TensorFlow SavedModel
• ✅ TensorFlow GraphDef
• ✅ TensorFlow Lite
• ✅ TensorFlow Edge TPU
• ✅ TensorFlow.js

Link to this sectionすべての人のAIのために#

Ultralyticsでは、単にリードしたいという欲求だけでなく、コミュニティに参加し貢献したいという情熱に突き動かされています。YOLOv5ファミリーは私たちの旅において不可欠な存在であり、成功と課題の両方を共に歩んできました。今回のアップデートは共同の成果であり、48名の新しい貢献者による271件のPRというハードワークの結晶です。私たちはAIを民主化し、誰もが利用可能で運用できるようにするというミッションに深く取り組んでいます。

Link to this sectionVision AI革命に参加しよう#

私たちは常に当社のチームに加わる人材を求めており、オープンソースプロジェクトでのコラボレーションを歓迎しています。最も画期的なAIチームの一員になることに興味がある場合は、採用ページをご覧いただくか、YOLOv5への貢献をご検討ください。

Link to this sectionAI愛好家から2022年最も人気のある物体検出へ#

今年、私たちのUltralytics/YOLOv5リポジトリは、GitHubスター数でJoseph Redmon氏のpjreddie/darknet YOLOv3を追い抜き、22.4kスターを超えるという重要なマイルストーンを達成しました。これはコミュニティの信頼と熱意の証であり、Vision AIの限界を押し広げ続けるモチベーションとなっています。私たちはYou Only Look Onceのレガシーを引き継ぐことを非常に光栄に思います。

新しいリリースの詳細については、YOLOv5 GitHubリポジトリにアクセスし、活気あるYOLO物体検出愛好家のコミュニティに参加してください。

Link to this sectionコード不要でYOLOの魔法を体験#

さらに良いお知らせがあります！コンピュータビジョンの初心者の方、または単にノーコードでの体験を好む方にとって、Ultralytics HUBは最適なゲートウェイです。いくつかの簡単なクリック操作だけで、YOLOとコンピュータビジョン技術を活用する方法を発見してください。Ultralytics HUB - AIへの入り口にアクセスして詳細を学び、コンピュータビジョンの旅を始めましょう。