Simplificando os fluxos de trabalho de classificação com Ultralytics YOLOv5 v6.2

O YOLOv5 está elevando o estado da arte em detecção de objetos a novos patamares! De novos modelos de classificação, reprodutibilidade de treinamento e suporte ao Apple Metal Performance Shader (MPS), a integrações com ClearML e Deci, apresentamos a você a nova versão YOLOv5 v6.2.

Atualizações Importantes do YOLOv5

Temos trabalhado para aprimorar sua arquitetura de IA de Visão YOLO favorita desde nosso último lançamento em fevereiro de 2022. Estas são as atualizações mais importantes na versão mais recente do YOLOv5 v6.2:

• Modelos de Classificação: Os modelos de classificação YOLOv5-cls pré-treinados com ImageNet já estão disponíveis pela primeira vez.
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• Registro ClearML: Integração com o rastreador de experimentos de código aberto ClearML. A instalação com pip install clearml habilitará a integração e permitirá que os usuários rastreiem cada execução de treinamento no ClearML. Isso, por sua vez, permite que os usuários rastreiem e comparem execuções e até mesmo agendem execuções remotamente.
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• Benchmarks de Exportação de GPU: Faça o benchmark (mAP e velocidade) de todos os formatos de exportação YOLOv5 com python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt --device 0 para benchmarks de GPU ou --device CPU para benchmarks de CPU.
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• Reprodutibilidade do Treinamento: O treinamento YOLOv5 de GPU única com torch>=1.12.0 agora é totalmente reproduzível, e um novo argumento --seed pode ser usado (seed padrão=0).
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• Suporte ao Apple Metal Performance Shader (MPS): Suporte MPS para dispositivos Apple M1/M2 com --device mps (a funcionalidade completa está pendente de atualizações do torch em pytorch/pytorch#77764).

Novos Modelos de Classificação

Nosso principal objetivo com esta versão é introduzir fluxos de trabalho de classificação YOLOv5 simples, assim como nossos modelos de detecção de objetos existentes. Os novos modelos v6.2 YOLOv5-cls são apenas o começo, e continuaremos a aprimorá-los juntamente com nossos modelos de detecção existentes. Adoraríamos suas contribuições para este esforço!

Esta versão incorpora 401 PRs de 41 contribuidores desde nosso último lançamento em fevereiro de 2022. Ela adiciona treinamento, validação, previsão e exportação de Classificação (para todos os 11 formatos) e também fornece modelos YOLOv5m-cls, ResNet (18, 34, 50, 101) e EfficientNet (b0-b3) pré-treinados no ImageNet.

Treinamos modelos de classificação YOLOv5-cls no ImageNet por 90 épocas usando uma instância 4xA100 e treinamos modelos ResNet e EfficientNet juntamente com as mesmas configurações de treinamento padrão para comparar. Exportamos todos os modelos para ONNX FP32 para testes de velocidade da CPU e para TensorRT FP16 para testes de velocidade da GPU. Executamos todos os testes de velocidade no Google Colab Pro para fácil reprodutibilidade.  

O Que Vem a Seguir da Ultralytics?

Nosso próximo lançamento, v6.3, está agendado para setembro de 2022 e trará suporte oficial para segmentação de instâncias para YOLOv5, com um grande lançamento da v7.0 ainda este ano, atualizando as arquiteturas em todas as 3 tarefas - classificação, detecção e segmentação.

Visite nosso repositório GitHub de código aberto YOLOv5 para se manter atualizado e saber mais sobre este lançamento.