YOLOv5 v6.1でさらに強力になりました！
TensorRT、TensorFlow Edge TPUサポートなどを備え、ビジョンAIにおける最先端の強化を実現したUltralyticsによるYOLOv5 v6.1をご覧ください。
コンピューerビジョンおよび機械学習の領域におけるパイオニアとして、UltralyticsはフラッグシップであるYOLO (You Only Look Once) テクノロジーの最新開発を発表できることを嬉しく思います。YOLOv5 v6.1のリリースにより、私たちはシンプルさ、速度、強力さを向上させるようにアーキテクチャを微調整し、テクノロジーが常に革新の最前線にあり続けることを保証しています。2021年10月の前回のリリースはこれらの進歩の土台を築き、そして今、YOLOの使いやすさとパフォーマンスを再定義するこれらの重要なアップデートを誇りを持って提供します。
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: python export.py --include saved_model pb tflite tfjs を使用した TensorFlow、Keras、TFLite、および TF.js モデルエクスポートの統合が改善されました (#5699 by @imyhxy)。NVIDIAの TensorRT は、ディープラーニングアプリケーション向けに低レイテンシーで高スループットを実現する高性能ディープラーニング推論オプティマイザおよびランタイムであるため、これは重要なマイルストーンです。
- TensorFlow Edge TPU support ⭐ NEW: 複雑さは YOLOv5s (7.5M パラメータ) の下位に位置するものの、わずか 2.1 MB の INT8 サイズへのエクスポート能力に優れる、新しい小型の YOLOv5n (1.9M パラメータ) モデルを導入します。これは超軽量モバイルソリューションに特に最適であり、テクノロジーの最先端に強力な機械学習をもたらします (#3630 by @zldrobit)。
- OpenVINO support: YOLOv5 ONNX モデルの互換性が追加されました。OpenVINO により、モデルは Intel CPU および統合 GPU の全パワーを多彩なアプリケーション向けに活用できるようになりました (#6057 by @glenn-jocher)。
- Export Benchmarks: python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt を使用して、すべての YOLOv5 エクスポート形式にわたる mAP (Mean Average Precision) と速度を評価する新しいベンチマークツールを導入しました。現在 CPU で動作していますが、今後のアップデートで GPU ベンチマークを含めるように拡張する予定です (#6613 by @glenn-jocher)。
- Hyperparameters: 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、学習率ファクター (lrf) が 0.2 から 0.1 に削減されました (#6525 by @glenn-jocher)。
- Training: 学習結果を向上させるため、デフォルトの Learning Rate (LR) スケジューラが従来のコサインを使用するワンサイクルから、ワンサイクルリニアに更新されました (#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
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よって突き動かされています。YOLOv5 ファミリーは私たちの歩みにおいて重要な役割を果たし、勝利も困難も同様に支えてくれました。このアップデートは、48名の新規コントリビューターによる271件のPRのハードワークを代表する、集合的な勝利です。私たちは、AIを民主化し、誰もがアクセス可能で実用的なものにするという使命にコミットし続けます。
Vision AI革命に参加しよう#
私たちは仲間として加わる人材を常に探しており、オープンソースプロジェクトへ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。
AI愛好家から2022年最も人気のある物体検出へ#
今年、Ultralytics/YOLOv5 リポジトリは、GitHub のスター数で Joseph Redmon の pjreddie/darknet YOLOv3 を上回り、現在 22.4k 個以上のスターを誇るという大き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 の境界を押し広げ続けるモチベーションとなります。You Only Look Once のレガシーを引き継ぐことを深く光栄に思います。
新しいリリースに関する包括的な詳細については、YOLOv5 GitHubリポジトリにアクセスし、YOLO物体検出愛好家の活気あるコミュニティに参加してください。
コード不要でYOLOの魔法を体験#
しかし、それだけではありません！Computer Vision が初めての方や、コード不要の体験を好む方には、Ultralytics HUB がその入り口となります。簡単なクリック操作で YOLO および Computer Vision テクノロジーを活用する方法を発見してください。Ultralytics HUB - Your Doorway to AI にアクセスして詳細を確認し、Computer Vision の旅を始めましょう。
