Com o objetivo de ajudar todos a treinar e implementar facilmente os melhores modelos de IA de visão, organizámos o nosso primeiro concurso de exportaçãoUltralytics YOLOv5 . Valorizamos estar em contacto com os membros da nossa comunidade de código aberto e estamos sempre impressionados com as inúmeras aplicações que os utilizadores criam.
Prazo Final
A competição decorreu de 17 de maio de 2021 a 31 de setembro de 2021, 24:00 UTC. Após esta data, a competição foi encerrada e outras submissões não eram elegíveis para prêmios em dinheiro.
Avaliação
A avaliação ocorreu de 1 de setembro de 2021 a 31 de setembro de 2021. Nossa equipe analisou minuciosamente cada envio.
$10.000 em Prêmios
A melhor apresentação nas categorias recebeu o prémio total de $2000.00 (2000.00 USD) da Ultralytics para essa categoria.
5 Categorias
Com a ajuda da nossa incrível comunidade, criámos previamente 5 categorias que representam os cenários de implementação mais populares do mundo real para os modelos YOLOv5 , incluindo Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, CPU de secretária e dispositivos Android Edge.
Submissões
Nossos participantes criaram um repositório público no Github para sua submissão, atribuíram ao seu trabalho uma licença de código aberto e postaram sua submissão diretamente em um dos 5 tópicos oficiais de submissões da Competição EXPORT para permitir que a comunidade vote. Observe que esses tópicos eram apenas para submissões oficiais. Perguntas ou comentários gerais foram feitos diretamente neste tópico ou em uma nova discussão. Links para as submissões:
1. Nvidia Jetson Nano
2. Google Edge TPU
3. Raspberry Pi
4. CPU Intel
5. Android
Vencedores de Competições
Depois de muita ponderação, decidimos quais os vencedores de cada uma das cinco categorias, que representam os cenários de implementação mais populares no mundo real para os modelos YOLOv5 . Todos os participantes foram contactados pessoalmente e os prémios foram posteriormente entregues aos vencedores. Hoje, temos o prazer de partilhar finalmente as melhores soluções consigo!
Nvidia Jetson Nano
Prêmio: $2000
Alexander Mamaev
Google Edge TPU
Prêmio: $2000
Josh Veitch-Michaelis
Android
Prêmio: $2000
Yasuhiro Nitta
Raspberry Pi
Prêmio: $2000
Nenhum vencedor *
CPUIntel
Prêmio: $2000
Nenhum vencedor *
*As submissões nesta categoria não corresponderam ao conjunto mínimo de requisitos em cada um dos critérios de avaliação. Portanto, nenhum vencedor foi selecionado para a categoria desta vez, no entanto, haverá mais chances para os participantes competirem novamente no futuro.
Parabéns aos vencedores! Não se esqueça de verificar os seus repositórios.
"A biblioteca YOLOv5 é excelente - é actualizada quase diariamente, os modelos funcionam bem e a experiência do utilizador está continuamente a melhorar. Muita da minha investigação envolve a implementação de ML em dispositivos incorporados e já tinha trabalhado com o EdgeTPU anteriormente, pelo que este me pareceu um desafio divertido."
Josh Veitch-Michaelis
Também queremos dar os parabéns a todos que participaram da nossa Competição de Exportação! Temos a sorte de ter inúmeros membros valiosos da nossa comunidade de código aberto. São as contribuições de todos vocês que tornam nossa comunidade excelente.
Continue incrível e continue criando! 🚀
Pontuação
As submissões do concurso de Exportação foram julgadas com base em vários critérios: simplicidade e reprodutibilidade dos seus métodos de exportação, a qualidade da sua documentação, a qualidade da exportação e a velocidade e precisão dos seus modelos exportados. Estas submissões foram depois classificadas pela equipa da Ultralytics e pelo feedback da comunidade.
Qualidade da Exportação (20%)
A exportação mais simples terá o menor número de etapas, exigirá o menor número de argumentos/parâmetros, usará o menor número de pacotes importados e será executável com a menor quantidade de código.
Qualidade da Documentação (20%)
As submissões devem ser bem documentadas utilizando um ficheiro de submissão markdown . Cada passo deve ser explicado, incluindo a configuração/requisitos, quaisquer definições/argumentos, passos de exportação e configuração do ambiente implementado, se aplicável.
Qualidade da Submissão (20%)
Todos os aspectos da exportação e implementação, a partir de um modelo oficial yolov5s.pt, devem ser incluídos. Para ambientes que requerem requisitos especiais, como o Jetson Nano, todos os pacotes e/ou imagens Docker devem ser fornecidos e documentados. Para implementações Android , deve também ser incluída uma aplicação de referência Android . Uma submissão deve incluir 100% do que é necessário para exportar e utilizar totalmente um modelo YOLOv5 .
Velocidade e Precisão do Modelo Implementado (40%)
Os modelos implementados devem apresentar resultados de inferência quase idênticos aos modelosPyTorch oficiais YOLOv5 (ou seja, inferência com python detect.py --weights yolov5s.pt). A exatidão das soluções implementadas será analisada num conjunto de testes de imagens Ultralytics que não estão disponíveis ao público. A velocidade também é muito importante, sendo que as soluções de implementação mais rápidas são fortemente favorecidas. Para Android, as exportações para GPUNNAPI e delegados Hexagon receberão a pontuação mais alta aqui.
