Оцените удобство обучения моделей YOLOv5 благодаря новому партнерству Ultralytics и Roboflow, которое расширяет возможности разработчиков в области компьютерного зрения и ИИ.
Стремясь сделать компьютерное зрение доступным, мы рады объявить о нашем партнерстве с Roboflow в качестве официального инструмента управления наборами данных и аннотации для YOLOv5.
Цель Roboflow — дать возможность разработчикам создавать более качественные модели компьютерного зрения, оптимизируя процесс сбора и маркировки ваших данных, обучения вашей модели и использования активного обучения для еще более быстрого улучшения моделей. Таким образом, разработчики могут тратить больше времени на решение конкретных проблем предметной области, а не на детали машинного обучения и инфраструктуру компьютерного зрения.
Roboflow постоянно демонстрирует свою поддержку проектам с открытым исходным кодом, которые разделяют наше видение. Обязательно ознакомьтесь с их руководством о том, как обучить YOLOv5 на пользовательском наборе данных, выпущенном в июне 2020 года.
Миссия Ultralytics — упростить использование ИИ, создавая доступные инструменты Vision AI для каждого разработчика. YOLOv5 позволяет разработчикам начать обучение и развертывание современных моделей машинного зрения в своих собственных проектах.
Разделяя общее видение простого ИИ, Roboflow и Ultralytics используют свои уникальные сильные стороны, чтобы предоставить нашим пользователям больше возможностей.
Теперь благодаря этому новому партнерству, которое упрощает обучение пользовательских моделей, как никогда раньше, появилась новая помощь!
YOLOv5 стал одним из самых популярных ИИ в мире благодаря своей простоте и точности в реальных сценариях использования. Наша новая интеграция с Roboflow обеспечивает еще более удобное обучение и развертывание YOLOv5.
Теперь вы можете маркировать и автоматически экспортировать свои пользовательские наборы данных непосредственно в YOLOv5 для обучения с помощью Roboflow, используя их pip package, с акцентом на обеспечение активного обучения. Таким образом, вы сможете оптимизировать свой процесс MLOps, избежав времени, затрачиваемого на тонкости компьютерного зрения.
Устраните всю ненужную работу с машинным обучением, чтобы сделать компьютерное зрение таким же простым, как, скажем, YOLO.
Мы упростили обучение ваших моделей на пользовательских наборах данных с помощью нашего нового блокнота YOLOv5 Colab. Чтобы начать, выполните следующие действия:
Вуаля!
Вы можете найти больше полезной информации в следующем видеоуроке Roboflow.
Сочетание новейших функций Roboflow с сильными сторонами YOLOv5 создает невероятно мощное решение MLOps. Мы рады возможностям, которые Ultralytics и Roboflow открывают благодаря нашему общему видению простого ИИ, и нам не терпится увидеть, что наши пользователи создадут, используя нашу новую интеграцию.
Мы с нетерпением ждем новостей о прорывах, которых добьется наше сообщество разработчиков!
.webp)
