Vencedores da Competição de Exportação da Ultralytics YOLOv5
Descobre os vencedores da Competição de Exportação da Ultralytics YOLOv5, que apresenta o melhor na implementação de modelos de AI em vários dispositivos.
Com o objetivo de ajudar todos a treinar e implementar facilmente os melhores modelos de IA de visão, organizamos o nosso primeiro Ultralytics YOLOv5 Export Competition. Valorizamos estar em contacto com os membros da nossa comunidade de código aberto e ficamos sempre impressionados com as inúmeras aplicações que os utilizadores criam.
Prazo#
A competição ocorreu de 17 de maio de 2021 a 31 de agosto de 2021 às 24:00 UTC. Após esta data, a competição foi encerrada e novas submissões não foram elegíveis para prêmios em dinheiro.
Avaliação#
A avaliação ocorreu de 1 de setembro de 2021 a 16 de setembro de 2021. Nossa equipe analisou minuciosamente cada submissão.
$10000 em prêmios#
A melhor submissão em cada categoria conquistou o prêmio total de $2000,00 (2000,00 USD) da Ultralytics para essa categoria.
5 categorias#
Com a ajuda da nossa incrível comunidade, criámos anteriormente 5 categorias que representam os cenários de implementação no mundo real mais populares para os modelos Ultralytics YOLOv5, incluindo Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, CPU de computadores e dispositivos Android Edge.
Submissões#
Os nossos participantes criaram um repositório GitHub público para a sua submissão, atribuíram ao seu trabalho uma open source license e publicaram a sua submissão diretamente num dos 5 tópicos oficiais de submissão da EXPORT Competition para permitir que a comunidade votasse. Nota que estes tópicos eram apenas para submissões oficiais. Perguntas gerais ou comentários foram feitos diretamente neste tópico ou numa nova discussion. Links para as submissões:
Vencedores da competição#
Após muita deliberação, escolhemos os vencedores de cada uma das cinco categorias, que representam os cenários de implementação no mundo real mais populares para os modelos Ultralytics YOLOv5. Todos os participantes foram contactados pessoalmente e os prémios foram entregues aos nossos vencedores posteriormente. Hoje, estamos muito felizes por partilhar finalmente as melhores soluções contigo!
NVIDIA Jetson Nano#
Prêmio: $2000
Google Edge TPU#
Prêmio: $2000
Android#
Prêmio: $2000
Raspberry Pi#
Prêmio: $2000
Sem vencedor *
Intel/AMD CPU#
Prêmio: $2000
Sem vencedor *
As submissões nesta categoria não atenderam 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 deixe de conferir os repositórios deles.
"A biblioteca Ultralytics YOLOv5 é excelente - é atualizada quase diariamente, os modelos funcionam bem e a experiência do utilizador melhora continuamente. Boa parte da minha investigação envolve a implementação de ML em dispositivos embebidos e eu já tinha trabalhado com o EdgeTPU anteriormente, por isso isto pareceu um desafio divertido." Josh Veitch-Michaelis
Também queremos enviar um grande agradecimento a todos que participaram da nossa Competição de Exportação! Temos a sorte de ter inúmeros membros valiosos em nossa comunidade de código aberto. São as contribuições de todos vocês que tornam nossa comunidade excelente.
Continue incrível e continue criando! 🚀
Pontuação#
As submissões da competição de Exportação foram julgadas com base em vários critérios: simplicidade e reprodutibilidade de seus métodos de exportação, a qualidade de sua documentação, a qualidade da exportação e a velocidade e precisão de seus modelos exportados. Essas submissões foram então pontuadas tanto pela equipe aqui na Ultralytics quanto 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 usando um arquivo de submissão em markdown. Cada etapa deve ser explicada, incluindo configuração/requisitos, quaisquer configurações/argumentos, etapas de exportação e configuração do ambiente implantado, se aplicável.
Qualidade da submissão (20%)#
Todos os aspectos de exportação e implementação, começando com um modelo yolov5s.pt oficial, 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, um aplicativo de referência Android também deve ser incluído. Uma submissão deve incluir 100% do que é necessário para exportar e usar totalmente um modelo YOLOv5.
Velocidade e precisão do modelo implantado (40%)#
Os modelos implementados devem devolver resultados de inferência quase idênticos aos modelos oficiais YOLOv5 PyTorch (ou seja, inferência com python detect.py --weights yolov5s.pt). A Accuracy das soluções implementadas será analisada num conjunto de teste reservado de imagens Ultralytics que não está disponível ao público. A Speed também é muito importante, com as soluções de implementação mais rápidas a serem fortemente favorecidas. Para Android, as exportações para delegados GPU, NNAPI e Hexagon receberão a pontuação mais alta aqui.
