Оптимизируй процессы Vision AI

Мы стремимся сделать компьютерное зрение доступным и рады объявить о партнерстве с Roboflow в качестве официального инструмента для управления наборами данных и разметки для YOLOv5.

Цель Roboflow — помочь разработчикам создавать более качественные модели компьютерного зрения за счет оптимизации процессов сбора и разметки данных, обучения модели и использования активного обучения для еще более быстрого улучшения моделей. Благодаря этому разработчики могут тратить больше времени на решение отраслевых задач, а не на технические детали машинного обучения и инфраструктуру компьютерного зрения.

Roboflow постоянно демонстрирует свою поддержку проектов с открытым исходным кодом, которые разделяют наше видение. Обязательно ознакомься с их руководством «Как обучить YOLOv5 на пользовательском наборе данных», выпущенным в июне 2020 года.

Миссия Ultralytics — сделать AI простым, создавая доступные инструменты Vision AI для каждого разработчика. YOLOv5 позволяет разработчикам начать обучение и развертывание современных моделей компьютерного зрения в своих собственных проектах.

Благодаря общему видению доступного AI, Roboflow и Ultralytics используют свои уникальные сильные стороны, чтобы предоставить нашим пользователям больше возможностей. Теперь на горизонте появилась новая помощь: благодаря этому партнерству обучение пользовательских моделей стало проще, чем когда-либо!

Link to this sectionПредставляем новое партнерство, которое упрощает обучение пользовательских моделей#

YOLOv5 стала одной из самых популярных систем AI в мире благодаря своей простоте и точности в реальных сценариях использования. Наша новая интеграция с Roboflow обеспечивает еще более плавный процесс обучения и развертывания YOLOv5.

Теперь ты можешь размечать и автоматически экспортировать свои наборы данных напрямую в YOLOv5 для обучения с помощью Roboflow, используя их pip package, с акцентом на активное обучение. Таким образом, ты оптимизируешь свой процесс MLOps, избегая траты времени на рутинные задачи компьютерного зрения. Избавься от всей лишней работы с машинным обучением, чтобы сделать компьютерное зрение таким же простым, как, скажем, YOLO.

Link to this sectionС чего начать?#

Мы упростили обучение моделей на пользовательских наборах данных с помощью нашего нового YOLOv5 Colab notebook. Чтобы начать, выполни следующие действия:

1. Открой YOLOv5 custom training Colab notebook
2. Выполни pip install roboflow, чтобы начать использовать свои наборы данных Roboflow
3. Экспортируй свой проект из Roboflow в нужном формате
4. Будет сгенерирован фрагмент кода для пользовательского обучения
5. Скопируй и вставь фрагмент из своей учетной записи в соответствующее место в блокноте

Voilà!

Партнерство Roboflow + Ultralytics.

Больше полезной информации можно найти в следующем видеоуроке Roboflow.

Link to this sectionУвлекательное время для работы в области компьютерного зрения#

Сочетание новейших функций Roboflow с сильными сторонами YOLOv5 создает невероятно мощное решение для MLOps. Мы рады возможностям, которые Ultralytics и Roboflow открывают благодаря нашему общему видению доступного AI, и не можем дождаться, чтобы увидеть, что наши пользователи создадут с помощью нашей новой интеграции.

Мы с нетерпением ждем новостей о прорывах, которых достигнет наше сообщество разработчиков!