A YOLOv5 acabou de ficar mais forte na v6.1!

Como pioneiros no campo da visão computacional e do aprendizado de máquina, a Ultralytics tem o prazer de anunciar os desenvolvimentos mais recentes em nossa tecnologia principal YOLO (You Only Look Once). Com o lançamento do YOLOv5 v6.1, refinamos nossa arquitetura para aprimorar a simplicidade, a velocidade e a força, garantindo que nossa tecnologia permaneça na vanguarda da inovação. Nosso último lançamento em outubro de 2021 estabeleceu as bases para esses avanços, e agora estamos orgulhosos de apresentar essas atualizações cruciais que redefinem a usabilidade e o desempenho do YOLO.

Link to this sectionAtualizações Importantes#

Continuando nossa busca incansável pela excelência em Vision AI, estas são as melhorias inovadoras que você 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, já que o TensorRT da NVIDIA é um otimizador e runtime de inferência de aprendizado profundo de alto desempenho que oferece baixa latência e alto rendimento para aplicações de aprendizado profundo.
• Suporte a TensorFlow Edge TPU ⭐ NOVO: Apresentando o novo modelo YOLOv5n (1,9M de parâmetros), que está abaixo do YOLOv5s (7,5M de parâmetros) em complexidade, mas que se destaca por sua capacidade de exportação para um tamanho de apenas 2,1 MB INT8. Isso é particularmente ideal para soluções móveis ultraleves, trazendo aprendizado de máquina poderoso para a própria borda da tecnologia (#3630 por @zldrobit).
• Suporte a OpenVINO: Os modelos ONNX do YOLOv5 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).
• Benchmarks de Exportação: Introduzimos uma nova ferramenta de benchmarking para avaliar o mAP (Mean Average Precision) e a velocidade em todos os formatos de exportação do YOLOv5 com python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. Operando atualmente em CPUs, planejamos estender isso para incluir benchmarks de GPU em futuras atualizações (#6613 por @glenn-jocher).
• Hiperparâmetros: Houve um ajuste pequeno, porém crucial, em nossos hiperparâmetros - no hyp-scratch-large.yaml, o fator de taxa de aprendizado (lrf) foi reduzido de 0,2 para 0,1 (#6525 por @glenn-jocher).
• Treinamento: O agendador de Taxa de Aprendizado (LR) padrão foi atualizado para one-cycle linear, substituindo o one-cycle anterior 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 traçar o perfil de mAP e velocidade:

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

Link to this sectionJuntos pela IA de Todos#

Na Ultralytics, somos movidos não apenas pelo desejo de liderar, mas pela paixão de participar e contribuir para a comunidade. A família YOLOv5 tem sido fundamental em 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. Estamos comprometidos com nossa missão de democratizar a IA, tornando-a acessível e operacional para todos.

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Estamos continuamente procurando talentos para se juntarem às nossas fileiras e convidamos colaborações em nossos projetos de código aberto. Se você tem interesse em fazer parte da equipe de IA mais inovadora, explore nossa página de carreiras ou considere contribuir para o YOLOv5.

Link to this sectionDe Entusiastas de IA à Detecção de Objetos Mais Popular de 2022#

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

Visite nosso repositório YOLOv5 no GitHub para obter detalhes abrangentes sobre o novo lançamento e junte-se à vibrante comunidade de entusiastas de detecção de objetos YOLO.

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Mas tem mais! Se você é novo na Visão Computacional ou simplesmente prefere uma experiência sem código, o Ultralytics HUB é sua porta de entrada. Descubra como aproveitar a tecnologia YOLO e de Visão Computacional com alguns cliques sem esforço. Saiba mais visitando Ultralytics HUB - Sua Porta de Entrada para a IA e comece sua jornada na Visão Computacional.