Узнайте об победителях конкурса Ultralytics YOLOv5 Export Competition, демонстрирующих лучшие достижения в развертывании моделей ИИ на различных устройствах.
С целью помочь каждому легко обучать и развертывать лучшие модели Vision AI, мы организовали наш первый Конкурс Ultralytics YOLOv5 Export. Мы ценим связь с членами нашего сообщества с открытым исходным кодом и всегда впечатлены многочисленными приложениями, которые создают пользователи.
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 проводилась с 1 сентября 2021 года по 31 сентября 2021 года. Наша команда тщательно изучила каждую заявку.
Лучшая работа в каждой из категорий получит полный призовой фонд в размере 2000,00 долларов США (2000,00 USD) от Ultralytics для данной категории.
С помощью нашего замечательного сообщества мы ранее создали 5 категорий, представляющих наиболее популярные сценарии развертывания моделей YOLOv5 в реальных условиях, включая Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, настольные ЦП и периферийные устройства Android.
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:
После долгих размышлений мы определили победителей в каждой из пяти категорий, которые представляют наиболее популярные сценарии развертывания моделей YOLOv5 в реальном мире. Со всеми участниками связались лично, и после этого призы были распределены между нашими победителями. Сегодня мы рады наконец поделиться с вами лучшими решениями!
Приз: $2000
Приз: $2000
Приз: $2000
Приз: $2000
Нет победителя *
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. Большая часть моих исследований связана с развертыванием ML на встроенных устройствах, и я ранее работал с EdgeTPU, поэтому это показалось мне интересной задачей."
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! 🚀
Работы, представленные на конкурс Export, оценивались исходя из нескольких критериев: простота и воспроизводимость их методов экспорта, качество их документации, качество экспорта, а также скорость и точность их экспортированных моделей. Затем эти работы оценивались как командой Ultralytics, так и отзывами сообщества.
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.
Отправленные материалы должны быть хорошо документированы с использованием файла отправки в формате Markdown. Каждый шаг должен быть объяснен, включая настройку/требования, любые настройки/аргументы, этапы экспорта и настройку развернутой среды, если это применимо.
Необходимо включить все аспекты экспорта и развертывания, начиная с официальной модели yolov5s.pt. Для сред, требующих особых условий, таких как Jetson Nano, должны быть предоставлены и задокументированы все пакеты и/или образы Docker. Для развертывания на Android также должно быть включено эталонное Android-приложение. Отправка должна включать 100% того, что необходимо для полного экспорта и использования модели YOLOv5.
Развернутые модели должны возвращать почти идентичные результаты инференса официальным моделям YOLOv5 PyTorch (т.е. инференс с python detect.py --weights yolov5s.pt). Точность развернутых решений будет проанализирована на отложенном тестовом наборе изображений Ultralytics, которые недоступны для общественности. Скорость также очень важна, при этом наиболее быстрые решения для развертывания имеют большой приоритет. Для Android экспорты в делегаты GPU, NNAPI и Hexagon получат здесь наивысшие баллы.
