Ultralytics YOLOv5 v6.0はこちらです！

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。

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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 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 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。

変更点には、より高速で小型、かつより正確なモデルを生成するために組み合わされた、新しいモジュールと既存のモジュールの改善が含まれます。

しかし、私たちだけではこれを成し遂げることはできませんでした！今回のリリースには、AI の限界を押し広げるために協力し合う世界中の 73 人の貢献者からの 465 件の PR が組み込まれています。詳細を知りたい場合、または貢献したい場合は、オープンソースの貢献ガイドラインをご覧ください。

このリリースには、実際に違いを生む何百もの小さな変更が含まれています。詳細を説明するには多すぎますが、主なハイライトをいくつか紹介します。

• 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 トレーニングがシームレスにつながります。(#4975by@Jacobsolawetz)
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• YOLOv5n 'Nano' モデル ⭐ NEW: YOLOv5s (7.5M params) よりもさらに小型な新しいYOLOv5n (1.9M params) モデル。2.1 MB INT8サイズにエクスポート可能で、超軽量モバイルソリューションに最適です。（#5027 by @glenn-jocher）
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• TensorFlow Keras：TensorFlow、Keras、TFLite、TF.jsのモデルエクスポートがYOLOv5 5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。

まとめ

YOLOv5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 使い始めましょう！yolov5