Com o objetivo de ajudar todos a treinar e implementar facilmente os melhores modelos de Visão de IA, organizamos nossa primeira Competição de Exportação Ultralytics YOLOv5. Valorizamos estar em contato com os membros de nossa comunidade de código aberto e sempre ficamos impressionados com as inúmeras aplicações que os usuários 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 submissão em cada categoria recebeu o valor total de $2000,00 (2000,00 USD) da Ultralytics para essa categoria.
5 Categorias
Com a ajuda de nossa incrível comunidade, criamos anteriormente 5 categorias que representam os cenários de implementação no mundo real mais populares para modelos YOLOv5, incluindo Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, Desktop CPU 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. Intel/AMD CPU
5. Android
Vencedores de Competições
Após muita consideração, decidimos os vencedores de cada uma das cinco categorias, que representam os cenários de implementação no mundo real mais populares para modelos YOLOv5. Todos os participantes foram contatados pessoalmente e os prêmios foram distribuídos aos nossos vencedores posteriormente. Hoje, estamos felizes em finalmente compartilhar as melhores soluções com você!
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 *
CPU Intel/AMD
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 atualizada quase diariamente, os modelos funcionam bem e a experiência do usuário está em constante aprimoramento. Grande parte da minha pesquisa envolve a implantação de ML em dispositivos embarcados, e eu já havia trabalhado com o EdgeTPU antes, então isso 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 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 aspetos da 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 completamente um modelo YOLOv5.
Velocidade e Precisão do Modelo Implementado (40%)
Os modelos implementados devem retornar resultados de inferência quase idênticos aos modelos YOLOv5 PyTorch oficiais (ou seja, inferência com python detect.py --weights yolov5s.pt). A precisão das soluções implementadas será analisada em um conjunto de testes reservado de imagens Ultralytics que não estão disponíveis ao público. A velocidade também é muito importante, com as soluções de implementação mais rápidas sendo altamente favorecidas. Para Android, as exportações para delegados GPU, NNAPI e Hexagon receberão a maior pontuação aqui.
