Com o objetivo de ajudar todos a treinar e implementar facilmente os melhores modelos de IA de visão, organizámos o nosso primeiro concurso de exportação Ultralytics 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 de entrega
O concurso decorreu de 17 de maio de 2021 a 31 de setembro de 2021, às 24:00 UTC. Após esta data, o concurso foi encerrado e as candidaturas posteriores não eram elegíveis para prémios em dinheiro.
Avaliação
A avaliação decorreu de 1 de setembro de 2021 a 31 de setembro de 2021. A nossa equipa analisou minuciosamente cada proposta.
10000 dólares em prémios
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
Os nossos participantes criaram um repositório público no Github para a sua participação, atribuíram ao seu trabalho uma licença de código aberto e publicaram a sua participação diretamente num dos 5 tópicos oficiais de participação no Concurso EXPORT para permitir que a comunidade votasse. Nota: estes tópicos destinam-se apenas a submissões oficiais. As perguntas ou comentários gerais foram feitos diretamente neste tópico ou numa nova discussão. Ligações para as participações:
1. Nvidia Jetson Nano
2. Google Edge TPU
3. Raspberry Pi
4. CPU Intel/AMD
5. Android
Vencedores do concurso
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
Prémio: $2000
Alexander Mamaev
Google Edge TPU
Prémio: $2000
Josh Veitch-Michaelis
Android
Prémio: $2000
Yasuhiro Nitta
Raspberry Pi
Prémio: $2000
Não há vencedor *
CPU Intel/AMD
Prémio: $2000
Não há vencedor *
*Os trabalhos apresentados nesta categoria não corresponderam ao conjunto mínimo de requisitos em cada um dos critérios de avaliação. Por conseguinte, desta vez não foi selecionado nenhum vencedor para esta categoria. No entanto, haverá mais oportunidades para os participantes concorrerem novamente no futuro.
Parabéns aos vencedores! Não deixem de consultar 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 um grande grito a todos os que participaram no nosso Concurso de Exportação! Temos a sorte de ter inúmeros membros valiosos na nossa comunidade de código aberto. São as contribuições de todos vós que tornam a nossa comunidade fantástica.
Mantém-te fantástico e continua a criar! 🚀
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 passos, exigirá o menor número de argumentos/parâmetros, utilizará 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 apresentação (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 exatidão do modelo implementado (40%)
Os modelos implementados devem apresentar resultados de inferência quase idênticos aos modelos PyTorch oficiais do 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, com as soluções de implementação mais rápidas a serem fortemente favorecidas. Para Android, as exportações para GPU, NNAPI e delegados Hexagon receberão a pontuação mais elevada.
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