Ultralytics YOLOv5 v6.0はこちらです!

ウルトラリティクスチーム

2 min read

2021年10月12日

YOLOv5 v6.0をご覧ください:精度の向上、メモリ使用量の削減、AIモデルパフォーマンスの高速化のためのメジャーアップデート。今すぐグローバル・コントリビューターにご参加ください!

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月以来のメジャーリリースとなります。リリースv6.0では、トレーニング時のメモリ要件の低減、配備時の精度の向上、YOLOv5モデルの全範囲にわたるランタイム・パフォーマンスの最適化など、大幅な改良が施されています。

YOLOv5 v6.0のスピード対精度のプロット。

その結果、MLエンジニアやデータサイエンティストにとって、YOLOv5はより強力なVision AIソリューションを提供し、これまで以上にトレーニングやデプロイが容易になりました。Ultralyticsの研究開発の経験的な結果に基づいて、モデルのバックボーンに複数のアップデートが行われました。

修正には、より速く、より小さく、より正確なモデルを作るために組み合わされる、新しいモジュールと既存のモジュールの改良が含まれる。

しかし、これは我々だけではできなかったことだ!このリリースには、世界中の73人のコントリビューターによる465のPRが含まれており、全員がAIの限界を押し広げるために協力しています。もっと詳しく知りたい、あるいは自分自身で貢献したいという方は、オープンソース貢献ガイドラインをご覧ください。

このリリースでは、何百もの小さな変更が積み重なり、本当の違いを生み出している。詳細を説明するにはあまりに多すぎるが、主なハイライトをいくつか紹介しよう:

  • Roboflowインテグレーション⭐NEW: YOLOv5モデルをRoboflowデータセット上で直接トレーニングできます!この統合により、RoboflowデータセットとYOLOv5トレーニングをシームレスに接続することができます。(#4975by@Jacobsolawetz)
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  • YOLOv5n "Nano" モデル⭐ NEW: YOLOv5s (7.5M params)よりも小さい新しいYOLOv5n (1.9M params)モデル、2.1MB INT8サイズにエクスポート、超軽量モバイルソリューションに最適。( @glenn-jocher さんの#5027)
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  • TensorFlowとKeras:TensorFlow、Keras、TFLite、TF.jsのモデルエクスポートがYOLOv5に完全に統合され、トレーニングからデプロイまでシームレスに移行できるようになった。(#1127by@zldrobit)
    ↪CF200D↩
  • OpenCV DNN:YOLOv5 ONNX モデルが OpenCV DNN と ONNX Runtime の両方に対応し、ユーザーにさらに多くのデプロイ先オプションを提供できるようになりました。(#4833 @jebastin-nadar さんによる)
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  • モデル・アーキテクチャ:更新されたバックボーンはわずかに小さくなり、より高速かつ高精度になり、トレーニング時に必要なGPUメモリが少なくなりました。

最終的な感想

YOLOv5のリリースから1年余り、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への道を歩んでいます。何百人もの協力者と何千人ものユーザーからのフィードバックにより、私たちは効果的で使いやすいツールを作っています。新しいv6.0リリースは、この旅の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を使い始めましょう!https://github.com/ultralytics/yolov5

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