YOLOv5 стала еще мощнее в версии v6.1!

Как пионеры в области компьютерного зрения и машинного обучения, мы в Ultralytics рады объявить о последних разработках в нашей флагманской технологии YOLO (You Only Look Once). С выпуском YOLOv5 v6.1 мы оптимизировали нашу архитектуру для повышения простоты, скорости и мощности, гарантируя, что наша технология остается на передовой инноваций. Наш прошлый релиз в октябре 2021 года заложил основу для этих достижений, и теперь мы с гордостью представляем эти важные обновления, которые меняют представление об удобстве использования и производительности YOLO.

Link to this sectionВажные обновления#

Продолжая наше неустанное стремление к совершенству в Vision AI, вот прорывные улучшения, которые ты найдешь в YOLOv5 v6.1:

• Поддержка TensorRT: Улучшена интеграция для экспорта моделей TensorFlow, Keras, TFLite и TF.js с помощью python export.py --include saved_model pb tflite tfjs (#5699 от @imyhxy). Это значительная веха, поскольку TensorRT от NVIDIA — это высокопроизводительный оптимизатор и среда выполнения для глубокого обучения, обеспечивающая низкую задержку и высокую пропускную способность для приложений глубокого обучения.
• Поддержка TensorFlow Edge TPU ⭐ НОВОЕ: Представляем новую компактную модель YOLOv5n (1.9 млн параметров), которая по сложности превосходит YOLOv5s (7.5 млн параметров), но при этом блестяще экспортируется в размер всего 2.1 МБ INT8. Это особенно идеально для ультралегких мобильных решений, привнося мощное машинное обучение на самые периферийные устройства (#3630 от @zldrobit).
• Поддержка OpenVINO: Теперь совместимы модели YOLOv5 ONNX. С OpenVINO модели могут задействовать всю мощность процессоров Intel и встроенных GPU для широкого спектра приложений (#6057 от @glenn-jocher).
• Бенчмарки экспорта: Мы представили новый инструмент бенчмаркинга для оценки mAP (средней точности) и скорости по всем форматам экспорта YOLOv5 с помощью python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. В настоящее время он работает на CPU, но в будущих обновлениях мы планируем добавить поддержку бенчмарков GPU (#6613 от @glenn-jocher).
• Гиперпараметры: Была внесена небольшая, но важная корректировка в наши гиперпараметры: в hyp-scratch-large.yaml коэффициент скорости обучения (lrf) был уменьшен с 0.2 до 0.1 (#6525 от @glenn-jocher).
• Обучение: Планировщик скорости обучения (LR) по умолчанию был обновлен на «одноцикловый линейный» (one-cycle linear), заменив предыдущий одноцикловый с косинусом (cosine), для улучшения результатов обучения (#6729 от @glenn-jocher).

Раскрывая полный спектр нашей поддержки различных форматов, YOLOv5 теперь официально работает с 11 форматами, поддерживая не только экспорт, но и инференс с помощью detect.py и PyTorch Hub, а также валидацию для профилирования mAP и скорости:

• ✅ PyTorch
• ✅ TorchScript
• ✅ ONNX
• ✅ OpenVINO
• ✅ TensorRT
• ✅ CoreML
• ✅ TensorFlow SavedModel
• ✅ TensorFlow GraphDef
• ✅ TensorFlow Lite
• ✅ TensorFlow Edge TPU
• ✅ TensorFlow.js

Link to this sectionВместе для ИИ каждого#

В Ultralytics нами движет не только стремление быть лидерами, но и страсть к участию и вкладу в развитие сообщества. Семейство YOLOv5 стало важной частью нашего пути, поддерживая нас как в триумфах, так и в преодолении трудностей. Это обновление — общий триумф, результат усердной работы 271 PR от 48 новых участников. Мы остаемся верны нашей миссии по демократизации ИИ, делая его доступным и работоспособным для всех.

Link to this sectionПрисоединяйся к революции Vision AI#

Мы постоянно ищем таланты в свою команду и приглашаем к сотрудничеству над нашими проектами с открытым исходным кодом. Если тебе интересно стать частью самой передовой команды в сфере ИИ, изучи нашу страницу карьеры или подумай о том, чтобы внести свой вклад в YOLOv5.

Link to this sectionОт энтузиастов ИИ к самому популярному объекту обнаружения 2022 года#

В этом году наш репозиторий Ultralytics/YOLOv5 достиг значительного рубежа, превзойдя pjreddie/darknet YOLOv3 Джозефа Редмона по общему количеству звезд на GitHub, имея сейчас более 22.4 тыс. звезд. Это свидетельство доверия и энтузиазма сообщества, которое мотивирует нас продолжать расширять границы Vision AI. Мы глубоко польщены тем, что несем наследие You Only Look Once дальше.

Посети наш GitHub-репозиторий YOLOv5 для получения исчерпывающих подробностей о новом релизе и присоединяйся к активному сообществу энтузиастов обнаружения объектов YOLO.

Link to this sectionПочувствуй магию YOLO без написания кода#

Но это еще не всё! Если ты новичок в компьютерном зрении или просто предпочитаешь работу без написания кода, Ultralytics HUB — твой путь. Узнай, как использовать YOLO и технологии компьютерного зрения всего несколькими легкими кликами. Узнай больше, посетив Ultralytics HUB — твой путь к ИИ, и начни свое путешествие в компьютерном зрении.