Оптимизируй процессы Vision AI
Испытай простоту обучения моделей YOLOv5 благодаря партнерству Ultralytics и Roboflow — расширяем 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 датасетами и разметки для Ultralytics YOLOv5.
Цель Roboflow — помочь тебе создавать лучшие модели компьютерного зрения, упрощая сбор и разметку данных, обучение моделей, а также использование активного обучения для их ускоренного совершенствования. Благодаря этому ты можешь уделять больше времени задачам в своей предметной области, а не рутинным деталям машинного обучения и инфраструктуре компьютерного зрения.
Roboflow постоянно демонстрирует свою поддержку проектов с открытым исходным кодом, которые разделяют наше видение. Обязательно загляни в их руководство How to Train Ultralytics YOLOv5 on Custom Dataset, выпущенное в июне 2020 года.
Миссия Ultralytics — сделать ИИ доступным для каждого разработчика за счет создания удобных инструментов Vision AI. YOLOv5 позволяет тебе сразу приступать к обучению и развертыванию передовых моделей компьютерного зрения в 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!
Представляем новое партнерство, которое упрощает обучение пользовательских моделей#
Ultralytics 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 простой процесс обучения и развертывания YOLOv5.
Теперь ты можешь размечать и автоматически экспортировать свои пользовательские датасеты напрямую в Ultralytics YOLOv5 для обучения с помощью Roboflow, используя их pip package, с акцентом на активное обучение. Таким образом ты оптимизируешь свой MLOps-процесс, избегая траты времени на мелочи компьютерного зрения. Избавься от всей лишней работы с машинным обучением, чтобы сделать компьютерное зрение таким же простым, как, скажем, YOLO.
С чего начать?#
Мы сделали обучение моделей на кастомных наборах данных простым с помощью нашего нового ноутбука YOLOv5 Colab. Чтобы начать, выполни следующие шаги:
- Открой ноутбук Colab для кастомного обучения YOLOv5
- Выполни pip install roboflow, чтобы начать использовать свои наборы данных Roboflow
- Экспортируй свой проект из Roboflow в нужном формате
- Будет сгенерирован фрагмент кода для пользовательского обучения
- Скопируй и вставь фрагмент из своей учетной записи в соответствующее место в блокноте
Voilà!
Партнерство Roboflow + Ultralytics.
Ты можешь найти больше полезной информации в следующем видеоуроке Roboflow.
Увлекательное 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!
