Ultralytics YOLOv5 v6.0が登場しました！
精度向上、メモリ使用量の削減、AIモデルのパフォーマンス高速化に向けたメジャーアップデート、YOLOv5 v6.0をご覧ください。今すぐ世界中のコントリビューターの仲間に加わりましょう！
最新のアップデートは2021年10月12日にリリースされ、2021年4月以来初のメジャーリリースとなります。バージョン6.0のリリースでは、トレーニング中のメモリ要件を削減し、デプロイ時の精度を向上させ、すべてのUltralytics YOLOv5モデルにわたってランタイムパフォーマンスを最適化する大幅な改良が導入されています。
Ultralytics YOLOv5 v6.0の速度と精度の比較プロット。
MLエンジニアやデータサイエンティストにとって、YOLOv5がより強力なVision AIソリューションとなり、これまで以上に学習やデプロイが容易になったことを意味します。モデルのバックボーンには、UltralyticsのR&Dの取り組みに基づいた実証的な成果を反映し、複数のアップデートが施されました。
変更点には、新規モジュールの追加や既存モジュールの改良が含まれており、これらが組み合わさることで、より高速で軽量、かつ高精度なモデルを実現しています。
しかし、私たち単独ではこれを成し遂げることはできませんでした！このリリースには、世界中から73人のコントリビューターによる465件のPRが取り入れられており、AIの限界を押し広げるために全員が協力し合っています。詳細を確認したい場合やご自身で貢献したい場合は、オープンソースの貢献ガイドラインをご覧ください。
今回のリリースには、実質的な違いをもたらす何百もの小さな変更が含まれています。すべてを詳しく説明することはできませんが、主なハイライトをいくつか紹介します。
- Roboflow Integration ⭐ 新機能: 新しい統合機能により、任意のRoboflowデータセットでYOLOv5モデルを直接トレーニングできるようになりました！この統合機能により、RoboflowデータセットとYOLOv5のトレーニングの間でシームレスな接続が提供されます。(#4975 by @Jacobsolawetz)
- YOLOv5n 'Nano' models ⭐ 新機能: YOLOv5s（7.5Mパラメータ）よりも小さい新しいYOLOv5n（1.9Mパラメータ）モデルが登場しました。2.1MBのINT8サイズにエクスポート可能で、超軽量なモバイルソリューションに最適です。(#5027 by @glenn-jocher)
- TensorFlow and Keras: TensorFlow、Keras、TFLite、TF.jsモデルのエクスポートがYOLOv5に完全に統合され、トレーニングからデプロイメントへのシームレスな移行が可能になりました。(#1127 by @zldrobit)
- OpenCV DNN: YOLOv5のONNXモデルがOpenCV DNNおよびONNX Runtimeの両方と互換性を持つようになり、ユーザーにより多くのデプロイメント先の選択肢を提供します。(#4833 by @jebastin-nadar)
- モデルアーキテクチャ: バックボーンを更新したことで、モデルがわずかに軽量化・高速化・高精度化され、トレーニング中のGPUメモリ消費量も削減されました。
最後に#
YOLOv5のリリースから1年以上が経過し、私たちの最先端の物体検出技術は、世界で最も愛されるビジョンAIになりつつあります。何百人もの協力者の支援と何千人ものユーザーからのフィードバックを得ながら、効果的で使いやすいツールの開発を進めており、今回の新しいv6.0リリースはこの旅路における次のエキサイティングなステップです。オープンソースのGitHubリポジトリにアクセスして、今すぐYOLOv5の利用を始めましょう！ YOLOv5 GitHub Repository
