Ultralytics YOLOv5 v6.0が登場！

2021年10月12日に最新のアップデートがリリースされました。これは2021年4月以来の最初のメジャーリリースです。リリースv6.0では、トレーニング中のメモリ要件を削減し、デプロイメント中の精度を向上させ、YOLOv5モデルの全範囲でランタイムパフォーマンスを最適化する大幅な改善が加えられています。

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MLエンジニアとデータサイエンティストにとって、YOLOv5はこれまで以上に強力なVision AIソリューションとなり、これまで以上に簡単にトレーニングおよびデプロイできるようになりました。Ultralyticsの研究開発努力の実証的な結果に基づいて、モデルバックボーンに複数のアップデートが加えられました。

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統合 ⭐ NEW: 新しい統合により、YOLOv5モデルをRoboflowデータセット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トレーニング間のシームレスな接続が提供されます。（#4975 by @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と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）
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• OpenCV DNN: YOLOv5 ONNXモデルは、OpenCV DNNとONNX Runtimeの両方と互換性があり、ユーザーはさらに多くのデプロイ先オプションを利用できます。（#4833 by @jebastin-nadar）
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• モデルアーキテクチャ: アップデートされたバックボーンは、わずかに小型化され、高速化され、より正確になり、トレーニング中のGPUメモリの消費量を削減します。

まとめ

YOLOv5のリリースから1年強、当社の最先端の物体検出技術は、世界で最も愛されるVision AIになりつつあります。数百人の協力者と数千人のユーザーからのフィードバックのおかげで、効果的で使いやすいツールを作成しており、新しいv6.0リリースは、この道のりの次のエキサイティングなステップです。

今すぐオープンソースのGitHubリポジトリにアクセスして、YOLOv5の使用を開始してください！https://github.com/ultralytics/yolov5