Otimize as Operações de Visão de IA Personalizada

Dedicados a tornar a visão computacional acessível, temos o prazer de anunciar a nossa parceria com a Roboflow como a ferramenta oficial de gestão e anotação de conjuntos de dados para o YOLOv5.

O objetivo da Roboflow é permitir que os desenvolvedores construam modelos de visão computacional melhores, otimizando o processo de coleta e rotulagem de seus dados, treinando seu modelo e usando o aprendizado ativo para melhorar os modelos ainda mais rapidamente. Desta forma, os desenvolvedores podem gastar mais tempo em problemas específicos do domínio, em vez de minúcias de aprendizado de máquina e infraestrutura de visão computacional.

A Roboflow tem demonstrado continuamente seu apoio a projetos de código aberto que compartilham nossa visão. Não deixe de conferir o guia deles sobre Como Treinar o YOLOv5 em um Conjunto de Dados Personalizado, lançado em junho de 2020.

A missão da Ultralytics é facilitar a IA, criando ferramentas de Visão de IA acessíveis para todos os desenvolvedores. YOLOv5 permite que os desenvolvedores comecem a treinar e a implementar modelos de visão de última geração em seus próprios projetos.

Através de uma visão partilhada de IA fácil, a Roboflow e a Ultralytics estão a aproveitar os seus pontos fortes únicos para trazer maior capacidade aos nossos utilizadores.
Agora há uma nova ajuda no horizonte graças a esta nova parceria que torna o treino de modelos personalizados mais fácil do que nunca!

Apresentando Uma Nova Parceria Que Facilita O Treino De Modelos Personalizados

O YOLOv5 se tornou uma das IAs mais populares do mundo devido à sua simplicidade e precisão em casos de uso no mundo real. Nossa nova integração com o Roboflow proporciona uma experiência ainda mais integrada de treinamento e implantação do YOLOv5.  

Agora você pode rotular e exportar automaticamente seus conjuntos de dados personalizados diretamente para o YOLOv5 para treinamento com Roboflow usando seu pacote pip, com foco em habilitar o aprendizado ativo. Desta forma, você consegue agilizar seu processo de MLOps, evitando o tempo gasto em detalhes de visão computacional.
Elimine todo o trabalho desnecessário com aprendizado de máquina para tornar a visão computacional tão fácil quanto, digamos, YOLO.

Por onde começar?

Facilitamos o treinamento de seus modelos em conjuntos de dados personalizados com nosso novo notebook YOLOv5 Colab. Para começar, siga os passos abaixo:

1. Abra o notebook Colab de treinamento personalizado YOLOv5
2. pip install roboflow para começar a usar seus conjuntos de dados Roboflow
3. Exporte seu projeto do Roboflow no formato desejado
4. Um trecho de código será gerado para treinamento personalizado
5. Copie/cole o snippet da sua conta no local designado no notebook

Voilà!

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Você pode encontrar informações mais úteis no seguinte tutorial em vídeo da Roboflow.

Um Momento Emocionante para Estar no Campo da Visão Computacional  

A combinação dos recursos mais recentes do Roboflow com os pontos fortes do YOLOv5 resulta em uma solução de MLOps incrivelmente poderosa. Estamos entusiasmados com as possibilidades que a Ultralytics e o Roboflow estão abrindo através de nossa visão compartilhada de IA fácil e mal podemos esperar para ver o que nossos usuários criarão usando nossa nova integração.

Estamos ansiosos para saber sobre os avanços que nossa comunidade de desenvolvedores alcançará!

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