Победители конкурса экспорта Ultralytics YOLOv5
Узнай, кто победил в конкурсе экспорта Ultralytics YOLOv5: лучшие решения для развёртывания моделей ИИ на различных устройствах.
Nuvola Ladi4 мин. чтения
Стремясь помочь каждому без труда обучать и развёртывать лучшие модели визуального ИИ, мы организовали наш первый конкурс по экспорту Ultralytics YOLOv5. Для нас важно поддерживать связь с участниками нашего сообщества открытого исходного кода, и нас всегда впечатляет множество приложений, созданных пользователями.
Сроки#
Конкурс проходил с 17 мая 2021 года по 31 августа 2021 года, до 24:00 UTC. После этой даты конкурс завершился, и последующие заявки уже не могли претендовать на денежный приз.
Оценка#
Оценка проходила с 1 по 16 сентября 2021 года. Наша команда тщательно рассмотрела каждую заявку.
Призы на сумму $10000#
Победитель в каждой категории получил весь призовой фонд в размере 2000,00 доллара США (2000.00 USD), выделенный Ultralytics для этой категории.
5 категорий#
При поддержке нашего замечательного сообщества мы заранее определили 5 категорий, соответствующих самым популярным сценариям реального развёртывания моделей Ultralytics YOLOv5: Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, настольные устройства с CPU и устройства Android Edge.
Заявки#
Участники создали общедоступный репозиторий GitHub для своих заявок, назначили своим работам лицензию с открытым исходным кодом и разместили заявки непосредственно в одной из 5 официальных веток конкурса EXPORT, чтобы сообщество могло проголосовать. Обрати внимание: эти ветки предназначались только для официальных заявок. Общие вопросы и комментарии публиковались непосредственно в этой ветке или в новой теме обсуждения. Ссылки на заявки:
Победители конкурса#
После долгих раздумий мы выбрали победителей в каждой из пяти категорий, соответствующих самым популярным сценариям реального развёртывания моделей Ultralytics YOLOv5. Мы лично связались со всеми участниками, а затем перечислили призы победителям. Сегодня мы рады наконец представить тебе лучшие решения!
NVIDIA Jetson Nano#
Приз: $2000
Google Edge TPU#
Приз: $2000
Android#
Приз: $2000
Raspberry Pi#
Приз: $2000
Победителя нет *
Intel/AMD CPU#
Приз: $2000
Победителя нет *
*В этой категории представленные работы не соответствовали минимальным требованиям по каждому критерию оценки. Поэтому на этот раз победитель не был выбран. Однако в будущем у участников появятся новые возможности принять участие в конкурсе.
Поздравляем победителей! Обязательно загляни в их репозитории.
«Библиотека Ultralytics YOLOv5 просто отличная: её обновляют почти каждый день, модели хорошо работают, а взаимодействие с пользователем постоянно улучшается. Большая часть моих исследований связана с развёртыванием ML на встраиваемых устройствах. Раньше я уже работал с EdgeTPU, поэтому этот конкурс показался мне интересным испытанием». Josh Veitch-Michaelis
Мы также хотим поблагодарить всех, кто участвовал в нашем конкурсе Export! Нам повезло, что в нашем сообществе открытого исходного кода так много ценных участников. Именно вклад каждого из вас делает наше сообщество замечательным.
Оставайся таким же классным и продолжай создавать новое!
Критерии оценки#
Заявки на конкурс Export оценивались по нескольким критериям: простота и воспроизводимость методов экспорта, качество документации, качество экспорта, а также скорость и точность экспортированных моделей. Затем заявки оценивали команда Ultralytics и участники сообщества.
Качество экспорта (20%)#
Самый простой способ экспорта требует наименьшего числа шагов, аргументов и параметров, использует минимальное количество импортируемых пакетов и выполняется с помощью наименьшего объёма кода.
Качество документации (20%)#
Заявки должны содержать подробную документацию в файле Markdown. Нужно описать каждый этап, включая настройку и требования, параметры и аргументы, этапы экспорта и, если применимо, настройку среды развёртывания.
Качество заявки (20%)#
Заявка должна охватывать все аспекты экспорта и развёртывания, начиная с официальной модели yolov5s.pt. Для сред со специальными требованиями, например Jetson Nano, необходимо предоставить и задокументировать все пакеты и/или образы Docker. Для развёртывания на Android также нужно включить эталонное приложение Android. Заявка должна содержать всё необходимое, чтобы полностью экспортировать и использовать модель YOLOv5.
Скорость и точность развёрнутой модели (40%)#
Развёрнутые модели должны выдавать результаты инференса, почти идентичные результатам официальных моделей YOLOv5 PyTorch (например, при инференсе с помощью python detect.py --weights yolov5s.pt). Точность развёрнутых решений будет оцениваться на отложенном тестовом наборе изображений Ultralytics, недоступном широкой публике. Скорость тоже очень важна: предпочтение будет отдаваться значительно более быстрым решениям для развёртывания. В категории Android наивысшие оценки получат экспорты для GPU, NNAPI и делегатов Hexagon.
Автор
Менеджер по цифровому контенту · Ultralytics
Комментарии
Задай вопрос, поделись результатами или помоги кому-нибудь.
