Ultralytics YOLOv8 исполняется год: год прорывов и инноваций

Сегодня, 10 января 2024 года, исполняется год с момента выхода Ultralytics YOLOv8 — отличный повод для праздника! Это был насыщенный год, полный важных достижений и новых возможностей. Давай вспомним главные события 2023 года и посмотрим, что нас ждёт в 2024-м.

Влияние Ultralytics YOLOv8 в 2023 году#

Рис. 1. В 2023 году обучено 19 миллионов моделей Ultralytics YOLOv8.

YOLOv8 тепло встретили увлеченные специалисты по компьютерному зрению и широкое сообщество. За последний год пакет Ultralytics скачали более 20 миллионов раз, причем только в декабре было зафиксировано рекордные 4 миллиона скачиваний. Гленн Джокер, наш основатель и генеральный директор, рад сообщить, что интерес к YOLOv8 продолжает расти: каждую секунду, круглосуточно, запускается более 1000 задач инференса!

Ultralytics YOLOv8 не только вызывает интерес и любопытство, но и доказала свою эффективность в практических задачах реального мира. В этом году YOLOv8 помогла 5 миллионам пользователей и 15 миллиардам событий в самых разных отраслях и областях. От совершенствования систем видеонаблюдения до развития здравоохранения, сельского хозяйства и производства — YOLOv8 влияет на самые разные отрасли по всему миру.

Расширяем документацию Ultralytics YOLOv8#

Мы делаем Ultralytics YOLOv8 ещё ближе! Наша документация теперь доступна на 11 языках и включает более 200 страниц, а её содержание постоянно расширяется, чтобы лучше отвечать потребностям нашего разнообразного сообщества. В документации есть подробные руководства по следующим проектам для реальных условий:

• Подсчёт объектов
• Тепловые карты
• Подсчёт объектов в области
• Оценка скорости
• Расчёт расстояния

В документации также показана поддержка различных наборов данных, которую предоставляет Ultralytics. Например, недавно в список поддерживаемых наборов данных добавили набор данных Open Images V7 с 600 классами. Кроме того, мы подготовили предварительно обученную модель для набора данных Open Images V7, чтобы ты мог её попробовать!

Создание пользовательских моделей Ultralytics YOLOv8#

Пользователи ищут не только предварительно обученные модели, но и индивидуальные решения на основе компьютерного зрения для решения конкретных бизнес-задач. Возможность обучать модели Ultralytics YOLOv8 на собственных данных стала существенным преимуществом: в 2023 году было обучено 19 миллионов моделей YOLOv8. Эти модели обучались для разных задач: 64% — для обнаружения объектов, 20% — для сегментации изображений, 15% — для оценки позы и 1% — для классификации изображений.

Отчасти эти показатели стали возможны благодаря тому, что обучать YOLOv8 может каждый — независимо от навыков программирования — с помощью ML-платформы Ultralytics без кода, Ultralytics HUB (теперь Ultralytics Platform). На Ultralytics HUB, доступной в веб-версии и на мобильных устройствах, ты можешь быстро создавать и обучать продвинутые модели без написания кода. Отмечая успехи YOLOv8, давай также вспомним, как за последний год развивалась Ultralytics HUB.

Рост Ultralytics HUB в 2023 году#

2023 год стал отличным для Ultralytics HUB: 84 значимых обновления версий помогали улучшать функциональность и удобство работы. Мы представили крупные функции, такие как «Команды» для совместной работы, версию HUB Pro с расширенными возможностями, более наглядную историю платежей и новую систему обратной связи от пользователей.

Управлять моделями стало проще. Теперь можно сравнивать и перемещать модели при работе над проектом. Мы добавили поддержку ещё большего числа форматов, чтобы предложить тебе гибкие варианты экспорта моделей, и не только.

Помимо разработки новых и улучшения существующих функций, мы вложили много времени и сил в усовершенствование уже имеющихся возможностей. Например, благодаря приоритетной загрузке платформа запускается гораздо быстрее. Мы обновили фирменный стиль и UX HUB, чтобы интерфейс стал чище, а на панели управления появились быстрые ссылки и вводное видео для более простого старта.

Мы обновили управление ключами API, чтобы сделать его ещё безопаснее, а платформу интегрировали с приложением Ultralytics — теперь переходить между ними ещё удобнее. И это лишь несколько примеров!

Рис. 2. Улучшенная панель управления: быстрые ссылки и вводное видео для более простого старта.

Вступая в 2024 год, мы с нетерпением ждём дальнейшего развития HUB благодаря твоей поддержке и отзывам. Давай вместе узнаем, что ждёт Ultralytics YOLOv8 дальше!

Что ждёт Ultralytics YOLOv8 в 2024 году#

Узнай о последних новостях, включая выпуск YOLOv8.1, и посмотри, что ждёт Ultralytics в 2024 году!

Представляем: Ultralytics Explorer#

Как раз к первой годовщине YOLOv8 мы выпускаем новый инструмент на базе YOLOv8 — Ultralytics Explorer. Этот инновационный инструмент изменит способы изучения наборов данных и работы с ними. С помощью API или графического интерфейса Ultralytics Explorer можно фильтровать и искать данные, используя SQL-запросы, поиск по сходству векторов и семантический поиск.

Одна из интересных функций Ultralytics Explorer — сопоставление изображений. Например, можно выбрать изображение в наборе данных и найти все похожие на него изображения из этого набора. Это упрощает изучение и ведение набора данных.

Рис. 3. Новый Ultralytics Explorer.

Если тебе нужно найти на датасете все изображения жирафов, это можно сделать всего за несколько кликов! Также поддерживается сопоставление нескольких изображений: когда ты выбираешь несколько изображений для сопоставления, система вычисляет их среднее значение.

Можно также написать SQL-запрос, чтобы найти в наборе данных заданное количество изображений с определёнными метками. Это пригодится, например, если тебе нужно посмотреть 10 изображений с меткой «собака». Так ты сможешь получить представление о размеченных данных.

Ещё одна интересная функция — «Спросить ИИ». Если ты не умеешь работать с SQL, эта функция позволяет отправлять запросы без SQL. Например, можно попросить генератор запросов на базе ИИ показать 100 изображений ровно с одним человеком и двумя собаками. Он сформирует запрос и покажет результаты.

Аюш Чаурасия, советник Ultralytics, сказал: «Самое интересное в том, что API Ultralytics Explorer имеет открытый исходный код, поэтому с его помощью можно создавать приложения для проверки и изучения датасетов и не только». Подробнее смотри в документации Ultralytics Explorer.

Новая задача Ultralytics YOLOv8: обнаружение объектов с ориентированными рамками#

Ultralytics YOLOv8 делает значительный шаг вперёд, добавляя обнаружение объектов с ориентированными рамками, также известное как OBB. Эта продвинутая функция обеспечивает точное обнаружение, особенно объектов с разными углами и поворотами.

Это повышает надежность обнаружения, особенно для наклоненных объектов, например на аэрофотоснимках дистанционного зондирования и при распознавании текста. OBB позволяет точно определять местоположение объектов на изображениях и сводить к минимуму захват фоновых областей. Такая точность значительно улучшает классификацию объектов, снижая уровень фонового шума.

Рис. 4. Пример аэрофотоснимка с ориентированными ограничивающими рамками (OBB).

Джин Цю, ML-инженер Ultralytics, поделился подробностями нашей последней разработки: «В основе новой модели YOLOv8-OBB лежит надёжная архитектура нашей модели обнаружения YOLOv8. Хотя модель использует дополнительные параметры и вычисления, мы сохранили высокую скорость инференса для приложений реального времени — такую же, как у стандартных моделей обнаружения. Модель проста в использовании и работает с тем же API, но для неё используется простое обозначение „obb“. Поэтому её очень легко обучать, проверять, запускать на прогнозирование и экспортировать — так же, как и другие наши модели».

Мы также рады сообщить о добавлении поддержки обучения модели на датасете DOTA v2. Ознакомься с документацией по датасету DOTA v2, чтобы узнать, как это расширяет возможности Ultralytics YOLOv8.

Улучшенные модели классификации изображений#

Важно не только добавлять поддержку новых задач в Ultralytics YOLOv8, но и улучшать уже существующие. В соответствии с этим мы усовершенствовали задачу классификации изображений, поддерживаемую YOLOv8.

Фатих Акьон, ML-инженер Ultralytics, отмечает: «Мы интегрировали современные методы аугментации для классификации в конвейеры обучения Ultralytics. Это помогает повысить качество классификации. Базовые модели yolov8-classification переобучили с использованием нового конвейера».

Рис. 5. Пример классификации изображений.

Чтобы узнать больше о возможностях Ultralytics YOLOv8 для классификации изображений, ознакомься с документацией по классификации изображений в YOLOv8.

Принимаем примеры от пользователей!#

Одно из главных достижений Ultralytics YOLOv8 в 2023 году — поддержка и вклад нашего сообщества. Мы благодарны за каждый из более чем 225 полученных вкладов, которые помогли доработать и улучшить YOLOv8. Твои ценные отзывы помогли нам усовершенствовать YOLOv8 и сделать модель более гибкой и подходящей для разных задач и отраслей.

В 2024 году мы хотим расширить коллекцию примеров от пользователей. Твой вклад крайне важен для решения реальных задач с помощью компьютерного зрения. Присоединяйся к нам: поделись своими новаторскими сценариями использования, успешными проектами и уникальными реализациями с сообществом Ultralytics YOLOv8. Твои примеры вдохновят других энтузиастов и помогут YOLOv8 достичь новых высот.

Давай вместе создадим разнообразную коллекцию примеров от пользователей, которая покажет универсальность Ultralytics YOLOv8 и творческий подход нашего сообщества. Больше примеров можно найти, а свои — добавить через репозиторий примеров. Если у тебя возникнут вопросы о том, как внести свой вклад, тебе поможет наше руководство.

Спасибо за неизменную поддержку! Мы с нетерпением ждем невероятного года для Ultralytics YOLOv8. Следи за новыми обновлениями, инновациями и совместными достижениями. Пусть впереди будет потрясающий год!