Ultralytics YOLOv8 Faz Um Ano: Um Ano de Avanços e Inovações
No 1.º aniversário do Ultralytics YOLOv8, refletimos sobre o seu impacto, onde encontrar toda a documentação, como treinar modelos e muito mais!
Hoje, 10 de janeiro de 2024, marca um ano desde o lançamento do Ultralytics YOLOv8 e está na hora de celebrar! Tem sido um ano emocionante de marcos e de expansão dos limites do que é possível. Junta-te a nós enquanto revemos os destaques de 2023 e o que nos espera em 2024.
Refletindo sobre o impacto do Ultralytics YOLOv8 em 2023#
Fig 1. 19 Milhões de Modelos Ultralytics YOLOv8 Treinados em 2023
O YOLOv8 foi calorosamente recebido por entusiastas ávidos de visão computacional e pela comunidade em geral. No ano passado, o pacote Ultralytics foi transferido mais de 20 milhões de vezes, com um recorde de 4 milhões de transferências apenas em dezembro. Glenn Jocher, o nosso fundador e diretor-executivo, tem o prazer de partilhar que o interesse no YOLOv8 continua a crescer, com mais de 1.000 tarefas de inferência iniciadas a cada segundo de todos os dias!
Além de despertar intriga e curiosidade, o Ultralytics YOLOv8 também provou ser impactante em aplicações práticas do mundo real. Este ano, vimos 5 milhões de usuários e 15 bilhões de eventos se beneficiarem do YOLOv8 em vários setores e domínios. Desde a melhoria de sistemas de vigilância até avanços inovadores na saúde, agricultura ou manufatura, o YOLOv8 está revolucionando indústrias globalmente.
Expandindo a Documentação do Ultralytics YOLOv8#
Estamos trazendo o Ultralytics YOLOv8 mais para perto de ti! A nossa documentation está agora disponível em 11 idiomas, com mais de 200 páginas de documentação, e continua a expandir-se continuamente para atender melhor às necessidades da nossa comunidade diversificada! A nossa documentação vai além do básico e consiste em guias para os seguintes projetos do mundo real:
- Contagem de Objetos
- Mapas de Calor
- Contagem por Região
- Estimativa de Velocidade
- Cálculo de Distância
A documentação também ilustra o suporte que o Ultralytics fornece para vários conjuntos de dados. Por exemplo, recentemente, o Open Images V7 dataset com 600 classes foi adicionado à lista de conjuntos de dados suportados. Além disso, disponibilizámos um modelo pré-treinado para o Open Images V7 dataset para experimentares!
Criando Modelos Ultralytics YOLOv8 Treinados Personalizados#
Além de usar modelos pré-treinados, os usuários também procuram soluções personalizadas de visão computacional que resolvem problemas de negócios muito específicos. A capacidade de treinar modelos do Ultralytics YOLOv8 com dados personalizados emergiu como uma vantagem significativa, e a impressionante marca de 19 milhões de modelos YOLOv8 foi treinada em 2023. Esses modelos foram treinados para várias tarefas, com 64% dedicados à detecção de objetos, 20% à segmentação de imagens, 15% à estimativa de pose e 1% à classificação de imagens.
Em parte, estes números são possíveis porque qualquer pessoa pode treinar o YOLOv8 graças à plataforma de ML sem código da Ultralytics, o Ultralytics HUB, independentemente da sua experiência em programação. Podes criar e treinar rapidamente modelos avançados sem precisares de código no Ultralytics HUB, que é acessível tanto na web como no telemóvel. Enquanto celebramos os sucessos do YOLOv8, vamos também olhar para trás e ver como o Ultralytics HUB evoluiu ao longo deste último ano.
O crescimento do Ultralytics HUB em 2023#
2023 foi um ótimo ano para o Ultralytics HUB, com 84 atualizações de versão impactantes, cada uma a conduzir-nos para uma melhor funcionalidade e experiência de utilizador. Revelámos funcionalidades importantes como as 'Equipas' para uma colaboração sem falhas, a nossa versão HUB Pro para capacidades melhoradas, um histórico de faturação mais claro para a tua paz de espírito financeira e um novo sistema de feedback do utilizador.
Gerir os teus modelos nunca foi tão fácil. Podes agora comparar e mover modelos ao trabalhar num projeto. Ativámos ainda mais formatos para te oferecer opções flexíveis de exportação de modelos e muito mais.
Para além de novas e melhoradas funcionalidades, muito tempo e energia foram também dedicados a melhorar as funcionalidades existentes. Por exemplo, graças ao carregamento prioritário, a plataforma inicia-se à velocidade da luz. A marca e a UX do HUB foram reinventadas para uma experiência visualmente deslumbrante, e o painel de controlo do utilizador tem ligações rápidas e um vídeo de introdução para um início mais fluido.
A gestão de chaves da API foi reformulada para ser ainda mais segura, e a plataforma foi integrada com a App Ultralytics para uma experiência de interação mais suave. E isso é apenas para mencionar algumas!
Fig 2. Painel de controlo do utilizador melhorado: Ligações rápidas e um vídeo de introdução para um início mais fluido.
À medida que entramos em 2024, estamos entusiasmados por ver o HUB crescer ainda mais com o teu apoio contínuo e contributo. Vamos explorar juntos o que se segue para o Ultralytics YOLOv8!
O Que se Segue para o Ultralytics YOLOv8 em 2024#
Descobre os desenvolvimentos mais recentes, incluindo o lançamento do YOLOv8.1, e explora o que o Ultralytics tem reservado para 2024!
Apresentando: Ultralytics Explorer#
A tempo do primeiro aniversário do YOLOv8, estamos a lançar uma nova ferramenta habilitada para o YOLOv8 chamada Ultralytics Explorer. Esta ferramenta inovadora promete mudar a forma como os utilizadores exploram e interagem com os seus conjuntos de dados. Podes usar a API do Ultralytics Explorer ou a GUI para conseguires filtrar e pesquisar nos teus conjuntos de dados usando consultas SQL, pesquisa de similaridade vetorial e pesquisa semântica.
Uma funcionalidade interessante do Ultralytics Explorer é a correspondência de imagens. Por exemplo, podes selecionar uma imagem no teu conjunto de dados e encontrar todas as imagens no teu conjunto de dados que são semelhantes a esta imagem. Isto pode tornar a compreensão e a gestão do teu conjunto de dados mais fácil.
Fig 3. Novo Ultralytics Explorer
Digamos que queres ver todas as imagens de girafas no teu conjunto de dados, podes fazê-lo com alguns cliques! Também suporta correspondência múltipla de imagens, o que significa que quando selecionas várias imagens para corresponder - a média das imagens é calculada.
Também podes escrever consultas SQL para encontrar um número específico de imagens no conjunto de dados com etiquetas específicas. Isto pode ser útil quando queres ver uma amostra de 10 imagens do conjunto de dados com uma etiqueta como 'cão'. Ajuda-te a ter uma ideia dos dados que foram anotados.
Outra funcionalidade interessante é a funcionalidade Ask AI. Caso não sejas proficiente em SQL, permite-te usar a funcionalidade de consulta sem a necessidade de SQL. Por exemplo, podes pedir ao nosso gerador de consultas alimentado por IA para te mostrar 100 imagens com exatamente uma pessoa e 2 cães, e ele irá gerar internamente a consulta e mostrar-te os resultados.
Ayush Chaurasia, consultor na Ultralytics, afirmou: «A melhor parte é que, como a própria API do Ultralytics Explorer é de código aberto, podes usá-la para criar aplicações para validação de conjuntos de dados, exploração e muito mais.» Consulta mais detalhes sobre a documentação do Ultralytics Explorer.
Uma Nova Tarefa do Ultralytics YOLOv8: Deteção de Objetos Orientados#
O Ultralytics YOLOv8 dá um salto significativo ao introduzir a Oriented Object Detection, também conhecida como OBB. Esta funcionalidade avançada foi concebida para fornecer resultados de deteção precisos, particularmente para objetos em vários ângulos e rotações.
Isto melhora a robustez e a fiabilidade da deteção, especialmente para objetos inclinados como imagens aéreas de deteção remota e deteção de texto. O OBB destaca-se pela sua capacidade de localizar com precisão objetos em imagens, minimizando a inclusão de áreas de fundo. Esta precisão aumenta significativamente a classificação de objetos ao reduzir o ruído de fundo.
Fig 4. Um exemplo de uma cena aérea com Caixas Delimitadoras Orientadas (OBB).
Jing Qiu, Engenheiro de ML na Ultralytics, partilha ideias sobre a nossa mais recente inovação: 'No coração do novo modelo YOLOv8-OBB reside a base robusta do nosso modelo de deteção YOLOv8. Embora incorpore parâmetros e computação adicionais, garantimos que a sua velocidade de inferência permanece rápida para aplicações em tempo real, espelhando o desempenho dos nossos modelos de deteção padrão. É fácil de utilizar e partilha a mesma API, mas é marcado por um sinal simples 'obb', tornando extremamente fácil treinar, validar, prever e exportar, semelhante às nossas outras tarefas.'
Também estamos entusiasmados por anunciar a compatibilidade adicionada para treinar um modelo no conjunto de dados DOTA v2. Mergulha em mais detalhes here eexplora como isto expande as capacidades do Ultralytics YOLOv8.
Modelos de Classificação de Imagem Melhorados#
Embora seja essencial adicionar novas tarefas para o Ultralytics YOLOv8 suportar, é igualmente vital aprimorar e melhorar as tarefas originais. Ecoando esse sentimento, a tarefa de classificação de imagens suportada pelo YOLOv8 foi aprimorada.
Fatih Akyon, Engenheiro de ML na Ultralytics, destaca: 'Integramos aumentações de classificação SOTA nos pipelines de treino do Ultralytics. Isto ajuda a melhorar as pontuações de classificação. Os modelos base yolov8-classification foram retreinados com o novo pipeline.'
Fig 5. Uma imagem apresentando a classificação de imagem.
Para saber mais sobre a capacidade do Ultralytics YOLOv8 de classificar imagens, confira a documentação de classificação de imagens do YOLOv8.
Estamos a aceitar exemplos contribuídos pelos utilizadores!#
Um dos principais sucessos do Ultralytics YOLOv8 em 2023 foi a quantidade de carinho, apoio e contribuições da nossa comunidade. Com mais de 225 contribuições até agora, somos gratos por cada uma delas que ajudou a refinar e aprimorar o YOLOv8. Sua valiosa participação nos impulsionou a refinar e ajustar o YOLOv8, tornando-o mais adaptável e responsivo a diversas necessidades e desafios em diversos setores.
Ao entrarmos em 2024, estamos animados para expandir nosso repositório de exemplos contribuídos por usuários. Suas contribuições são fundamentais para abordar cenários do mundo real onde a visão computacional pode ser uma solução. Convidamos você a colaborar compartilhando seus casos de uso inovadores, histórias de sucesso e implementações exclusivas com a comunidade mais ampla do Ultralytics YOLOv8. Suas contribuições inspiram outros entusiastas e guiam o YOLOv8 a novos patamares.
Juntos, vamos construir um repositório dinâmico de exemplos contribuídos por utilizadores que demonstram a versatilidade do Ultralytics YOLOv8 e refletem a criatividade da nossa comunidade. Podes encontrar mais exemplos e contribuir para o nosso repositório em our examples repository. Se tiveres alguma dúvida sobre como contribuir, o nosso guide está lá para te ajudar.
Obrigado pelo teu apoio inabalável e estamos ansiosos por testemunhar o ano incrível que se avizinha para o Ultralytics YOLOv8. Fica atento a mais atualizações, inovações e conquistas colaborativas. Um brinde a um ano incrível pela frente! 🚀
