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 visão computacional por IA, organizamos nossa primeira Competição de Exportação YOLOv5 da Ultralytics. Valorizamos o contato com os membros da nossa comunidade de código aberto e ficamos sempre impressionados com as inúmeras aplicações que os usuários criam.
Link to this sectionPrazo#
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.
Link to this sectionAvaliação#
A avaliação ocorreu de 1 de setembro de 2021 a 16 de setembro de 2021. Nossa equipe analisou minuciosamente cada submissão.
Link to this section$10000 em prêmios#
A melhor submissão em cada categoria conquistou o prêmio total de $2000,00 (2000,00 USD) da Ultralytics para essa categoria.
Link to this section5 categorias#
Com a ajuda da 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, CPU de desktop e dispositivos Android.
Link to this sectionSubmissões#
Nossos participantes criaram um repositório GitHub público para suas submissões, atribuíram ao seu trabalho uma licença de código aberto e postaram sua submissão diretamente em um dos 5 tópicos oficiais de submissão da Competição de EXPORTAÇÃO para permitir que a comunidade votasse. Note 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:
Link to this sectionVencedores da competição#
Após muita consideração, decidimos os vencedores para 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 entregues aos nossos vencedores posteriormente. Hoje, estamos felizes em finalmente compartilhar as melhores soluções com você!
Link to this sectionNVIDIA Jetson Nano#
Prêmio: $2000
Link to this sectionGoogle Edge TPU#
Prêmio: $2000
Link to this sectionAndroid#
Prêmio: $2000
Link to this sectionRaspberry Pi#
Prêmio: $2000
Sem vencedor *
Link to this sectionIntel/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 YOLOv5 é ótima - é atualizada quase diariamente, os modelos funcionam bem e a experiência do usuário está melhorando continuamente. Grande parte da minha pesquisa envolve a implementação de ML em dispositivos embarcados, e eu já tinha trabalhado com o EdgeTPU anteriormente, então isso 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! 🚀
Link to this sectionPontuação#
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.
Link to this sectionQualidade 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.
Link to this sectionQualidade 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.
Link to this sectionQualidade 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.
Link to this sectionVelocidade e precisão do modelo implantado (40%)#
Os modelos implantados devem retornar resultados de inferência quase idênticos aos modelos oficiais YOLOv5 PyTorch (ou seja, inferência com python detect.py --weights yolov5s.pt). A Precisão das soluções implantadas será analisada em um conjunto de teste de reserva de imagens da Ultralytics que não estão disponíveis ao público. A Velocidade também é muito importante, com as soluções de implementação mais rápidas sendo fortemente favorecidas. Para Android, as exportações para delegados GPU, NNAPI e Hexagon receberão a pontuação mais alta aqui.
