Оптимизация операций искусственного интеллекта Custom Vision

Стремясь сделать компьютерное зрение доступным, мы рады объявить о сотрудничестве с компанией Roboflow в качестве официального инструмента управления наборами данных и аннотирования для YOLOv5.

Цель Roboflow- дать разработчикам возможность создавать лучшие модели компьютерного зрения, упростив процесс сбора и маркировки данных, обучения модели и использования активного обучения для еще более быстрого улучшения моделей. Таким образом, разработчики могут уделять больше времени проблемам, связанным с конкретной областью, а не мелочам машинного обучения и инфраструктуре компьютерного зрения.

Roboflow постоянно демонстрирует свою поддержку проектам с открытым исходным кодом, которые разделяют наше видение. Обязательно ознакомьтесь с их руководством по обучению YOLOv5 на пользовательских наборах данных, выпущенным в июне 2020 года.

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

Благодаря общему видению простого ИИ, Roboflow и Ultralytics используют свои уникальные преимущества, чтобы предоставить пользователям больше возможностей.
Теперь на горизонте появилась новая помощь благодаря новому партнерству, которое делает обучение пользовательских моделей проще, чем когда-либо прежде!

Представляем новое партнерство, которое упрощает обучение пользовательских моделей

YOLOv5 стал одним из самых популярных ИИ в мире благодаря своей простоте и точности в реальных ситуациях. Наша новая интеграция с Roboflow обеспечивает еще более беспроблемное обучение и внедрение YOLOv5.  

Теперь вы можете маркировать и автоматически экспортировать пользовательские наборы данных непосредственно в YOLOv5 для обучения в Roboflow с помощью пакета pip, ориентированного на активное обучение. Таким образом, вы сможете оптимизировать процесс MLOps, избежав траты времени на изучение тонкостей компьютерного зрения.
Устраните всю ненужную работу с машинным обучением, чтобы сделать компьютерное зрение таким же простым, как, скажем, YOLO.

С чего начать?

Мы упростили обучение ваших моделей на пользовательских наборах данных с помощью нового блокнота YOLOv5 Colab. Чтобы приступить к работе, выполните следующие шаги:

1. Откройте блокнот Colab для пользовательского обучения YOLOv5
2. pip install roboflow, чтобы начать использовать ваши наборы данных Roboflow
3. Экспортируйте проект из Roboflow в нужный вам формат
4. Для пользовательского обучения будет сгенерирован фрагмент кода
5. Скопируйте/вставьте фрагмент из вашего аккаунта в указанное место в блокноте

Вуаля!

‍

Больше полезной информации вы найдете 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 открывают Ultralytics и Roboflow благодаря нашему общему видению простого искусственного интеллекта, и нам не терпится увидеть, что создадут наши пользователи, используя нашу новую интеграцию".

Мы с нетерпением ждем новостей о прорывах, которые совершит наше сообщество разработчиков!

‍