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Descubra o YOLOv5 v6.0: grandes atualizações para melhor precisão, menor uso de memória e desempenho mais rápido do modelo de IA. Junte-se aos nossos colaboradores globais hoje mesmo!
Nossa última atualização chegou em 12 de outubro de 2021 e é a primeira grande versão desde abril de 2021. A versão v6.0 traz melhorias significativas que diminuem os requisitos de memória durante o treinamento, aumentam a precisão durante a implantação e otimizam o desempenho de tempo de execução em toda a gama de modelos YOLOv5.
Gráfico de velocidade vs. precisão do YOLOv5 v6.0.
O resultado para os engenheiros de ML e cientistas de dados é que o YOLOv5 agora oferece uma solução de Visão de IA mais poderosa e é ainda mais fácil de treinar e implantar do que nunca. Várias atualizações nos backbones do modelo foram feitas com base nos resultados empíricos dos esforços de P&D da Ultralytics.
As modificações incluem novos módulos e melhorias nos módulos existentes que se combinam para produzir modelos mais rápidos, menores e mais precisos.
No entanto, não poderíamos ter feito isto sozinhos! Esta versão incorpora 465 PRs de 73 contribuidores de todo o mundo, todos a colaborar para expandir os limites da IA. Consulte as nossas diretrizes de contribuição de código aberto se quiser saber mais ou contribuir.
Esta versão traz centenas de pequenas mudanças que se acumulam para fazer uma diferença real, muitas para detalhar, mas alguns dos principais destaques são:
Integração com Roboflow ⭐ NOVO: Treine modelos YOLOv5 diretamente em qualquer conjunto de dados Roboflow com a nossa nova integração! Esta integração fornece uma conexão perfeita entre seus conjuntos de dados Roboflow e seus treinamentos YOLOv5. (#4975 por @Jacobsolawetz)
Modelos 'Nano' YOLOv5n ⭐ NOVO: Novo modelo YOLOv5n menor (1,9M parâmetros) abaixo de YOLOv5s (7,5M parâmetros), exporta para tamanho INT8 de 2,1 MB, ideal para soluções móveis ultraleves. (#5027 por @glenn-jocher)
TensorFlow e Keras: A exportação de modelos TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js agora está totalmente integrada ao YOLOv5 para transições perfeitas do treinamento à implementação. (#1127 por @zldrobit)
OpenCV DNN: Os modelos YOLOv5 ONNX agora são compatíveis com OpenCV DNN e ONNX Runtime para fornecer aos usuários ainda mais opções de destino de implantação. (#4833 por @jebastin-nadar)
Arquitetura do Modelo: Os backbones atualizados são ligeiramente menores, mais rápidos e mais precisos, e exigem menos memória da GPU durante o treinamento.
Considerações Finais
Pouco mais de um ano após o lançamento do YOLOv5, a nossa tecnologia de deteção de objetos de última geração está a caminho de se tornar a IA de visão mais amada do mundo. Com a ajuda de centenas de colaboradores e o feedback de milhares de utilizadores, estamos a criar ferramentas que são eficazes e fáceis de usar, e a nossa nova versão v6.0 é o próximo passo emocionante nesta jornada.
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