O YOLOv5 ficou ainda mais forte na v6.1!

Como pioneiros no domínio da visão computacional e da aprendizagem automática, a Ultralytics tem o prazer de anunciar os mais recentes desenvolvimentos na nossa tecnologia emblemática YOLO (You Only Look Once). Com o lançamento do YOLOv5 v6.1, aperfeiçoámos a nossa arquitetura para melhorar a simplicidade, a velocidade e a força, garantindo que a nossa tecnologia se mantém na vanguarda da inovação. O nosso último lançamento em outubro de 2021 lançou as bases para estes avanços, e agora temos o orgulho de apresentar estas atualizações cruciais que redefinem a usabilidade e o desempenho do YOLO.

Atualizações Importantes

Continuando a nossa busca incessante pela excelência em Visão de IA, estas são as melhorias inovadoras que encontrará no YOLOv5 v6.1:

• Suporte a TensorRT: Integração aprimorada para exportações de modelos TensorFlow, Keras, TFLite e TF.js usando python export.py --include saved_model pb tflite tfjs (#5699 por @imyhxy). Este é um marco significativo, pois o TensorRT da NVIDIA é um otimizador e tempo de execução de inferência de aprendizado profundo de alto desempenho que oferece baixa latência e alta taxa de transferência para aplicações de aprendizado profundo.
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• Suporte ao TensorFlow Edge TPU ⭐ NOVO: Apresentamos o novo modelo YOLOv5n (1,9M de parâmetros) menor, que está abaixo do YOLOv5s (7,5M de parâmetros) em complexidade, mas se destaca em sua capacidade de exportar para um tamanho INT8 de apenas 2,1 MB. Isso é particularmente ideal para soluções móveis ultraleves, trazendo aprendizado de máquina poderoso para a própria borda da tecnologia (#3630 por @zldrobit).
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• Suporte OpenVINO: Os modelos YOLOv5 ONNX agora são compatíveis. Com o OpenVINO, os modelos agora podem aproveitar todo o poder das CPUs Intel e GPUs integradas para uma gama versátil de aplicações (#6057 por @glenn-jocher).
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• Benchmarks de Exportação: Introduzimos uma nova ferramenta de benchmarking para avaliar o mAP (Precisão Média) e a velocidade em todos os formatos de exportação do YOLOv5 com python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. Atualmente operando em CPUs, planejamos estender isso para incluir benchmarks de GPU em futuras atualizações (#6613 por @glenn-jocher).
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• Hiperparâmetros: Houve um ajuste pequeno, mas crucial, em nossos hiperparâmetros - em hyp-scratch-large.yaml, o fator de taxa de aprendizado (lrf) foi reduzido de 0,2 para 0,1 (#6525 por @glenn-jocher).
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• Treinamento: O agendador de Taxa de Aprendizagem (LR) padrão foi atualizado para linear de um ciclo, substituindo o anterior de um ciclo com cosseno, para melhores resultados de treinamento (#6729 por @glenn-jocher).

Revelando todo o espectro do nosso suporte em diferentes formatos, o YOLOv5 agora funciona oficialmente com 11 formatos, suportando não apenas a exportação, mas também a inferência com detect.py e PyTorch Hub, e a validação para avaliar o mAP e a velocidade:

• ✅ PyTorch
• ✅ TorchScript
• ✅ ONNX
• ✅ OpenVINO
• ✅ TensorRT
• ✅ CoreML
• ✅ TensorFlow SavedModel
• ✅ TensorFlow GraphDef
• ✅ TensorFlow Lite
• ✅ TensorFlow Edge TPU
• ✅ TensorFlow.js

Juntos pela IA de Todos

Na Ultralytics, somos impulsionados não apenas pelo desejo de liderar, mas pela paixão de participar e contribuir para a comunidade. A família YOLOv5 tem sido fundamental na nossa jornada, apoiando-nos em triunfos e desafios. Esta atualização é um triunfo coletivo, representando o trabalho árduo de 271 PRs de 48 novos contribuidores. Mantemo-nos comprometidos com a nossa missão de democratizar a IA, tornando-a acessível e operacional para todos.

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De entusiastas de IA à Detecção de Objetos Mais Popular de 2022

Este ano, nosso repositório Ultralytics/YOLOv5 alcançou um marco significativo ao ultrapassar o pjreddie/darknet YOLOv3 de Joseph Redmon no número total de estrelas do GitHub, agora com mais de 22,4 mil estrelas. Este é um testemunho da confiança e entusiasmo da comunidade, e nos motiva a continuar ultrapassando os limites da Visão de IA. Estamos profundamente honrados em levar adiante o legado do You Only Look Once.

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