Чтобы помочь всем желающим легко обучать и внедрять лучшие модели Vision AI, мы организовали наш первый экспортный конкурсUltralytics YOLOv5 . Мы ценим общение с членами нашего сообщества разработчиков с открытым исходным кодом и всегда впечатлены многочисленными приложениями, которые создают пользователи.
Крайний срок
Конкурс проходил с 17 мая 2021 года по 31 сентября 2021 года, 24:00 UTC. После этой даты конкурс был закрыт, и дальнейшие заявки не принимались для получения денежных призов.
Оценка
Оценка проводилась с 1 сентября 2021 года по 31 сентября 2021 года. Наша команда тщательно изучила каждую заявку.
Призы на $10 000
Лучшая работа в категории претендует на полный призовой фонд в размере $2000.00 (2000.00 USD) от Ultralytics для этой категории.
5 Категории
С помощью нашего замечательного сообщества мы создали 5 категорий, которые представляют наиболее популярные сценарии использования моделей YOLOv5 в реальном мире, включая Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, Desktop CPU и устройства Android Edge.
Отправленные материалы
Наши участники создали общедоступный репозиторий Github для своих работ, присвоили своей работе лицензию с открытым исходным кодом и разместили свою работу непосредственно в одной из 5 официальных веток для отправки работ на конкурс EXPORT, чтобы сообщество могло проголосовать. Обратите внимание, что эти ветки предназначены только для официальных заявок. Общие вопросы или комментарии можно задавать непосредственно в этой ветке или в новой дискуссии. Ссылки на работы:
1. Nvidia Jetson Nano
2. Google Edge TPU
3. Raspberry Pi
4. CPU Intel
5. Android
Победители конкурсов
После долгих размышлений мы определили победителей в каждой из пяти категорий, которые представляют собой наиболее популярные сценарии применения моделей YOLOv5 в реальном мире. Со всеми участниками мы связались лично, после чего призы были переданы нашим победителям. Сегодня мы рады наконец-то поделиться с вами лучшими решениями!
Nvidia Jetson Nano
Приз: $2000
Александр Мамаев
Google Edge TPU
Приз: $2000
Джош Вейтч-Майкелис
Android
Приз: $2000
Ясухиро Нитта
Raspberry Pi
Приз: $2000
Нет победителя *
CPUIntel
Приз: $2000
Нет победителя *
*Представленные в этой категории работы не соответствовали минимальному набору требований по каждому из критериев оценки. Поэтому в этот раз победитель в данной категории не был выбран, однако в будущем у участников будет больше возможностей для повторного участия.
Поздравляем победителей! Обязательно ознакомьтесь с их репозиториями.
"Библиотека YOLOv5 великолепна - она обновляется почти ежедневно, модели работают хорошо, а пользовательский опыт постоянно улучшается. Многие мои исследования связаны с развертыванием ML на встраиваемых устройствах, и я уже работал с EdgeTPU, так что эта задача показалась мне интересной".
Джош Вейтч-Майкелис
Мы также хотим выразить огромную благодарность всем, кто принял участие в нашем конкурсе Export Competition! Нам повезло, что в нашем open-source сообществе так много ценных участников. Именно ваш вклад делает наше сообщество таким замечательным.
Оставайтесь потрясающими и продолжайте творить! 🚀
Оценка
Работы, представленные на конкурс "Экспорт", оценивались по нескольким критериям: простота и воспроизводимость методов экспорта, качество документации, качество экспорта, скорость и точность экспортированных моделей. Эти работы оценивались как командой Ultralytics , так и по отзывам сообщества.
Качество экспорта (20%)
Самый простой экспорт будет иметь наименьшее количество шагов, требовать наименьшее количество аргументов/параметров, использовать наименьшее количество импортированных пакетов и быть исполняемым с наименьшим количеством кода.
Качество документации (20%)
Представленные материалы должны быть хорошо документированы с помощью файла отправки в markdown . Каждый шаг должен быть объяснен, включая установку/требования, любые настройки/аргументы, шаги по экспорту и настройку развернутой среды, если применимо.
Качество отправки (20%)
Необходимо включить все аспекты экспорта и развертывания, начиная с официальной модели yolov5s.pt. Для сред, к которым предъявляются особые требования, например Jetson Nano, все пакеты и/или образы Docker должны быть предоставлены и задокументированы. Для развертывания Android необходимо также включить эталонное приложение для Android . Заявка должна включать 100 % того, что требуется для полного экспорта и использования модели YOLOv5 .
Скорость и точность развернутой модели (40%)
Развернутые модели должны выдавать результаты выводов, близкие к официальным моделям YOLOv5 PyTorch (т.е. выводы с помощью python detect.py --weights yolov5s.pt). Точность развернутых решений будет проанализирована на тестовом наборе изображений Ultralytics , недоступном для широкой публики. Скорость также очень важна, при этом предпочтение будет отдаваться самым быстрым решениям. Для Android экспорт в GPU, NNAPI и делегаты Hexagon получат здесь наивысшие баллы.
