YOLOv5 стала еще мощнее в версии v6.1!
Изучи YOLOv5 v6.1 от Ultralytics для получения передовых улучшений в компьютерном зрении, включая поддержку TensorRT, TensorFlow, Edge TPU и многое другое.
Будучи первопроходцами в сфере компьютерного зрения и машинного обучения, компания Ultralytics рада анонсировать последние разработки в нашей флагманской технологии YOLO (You Only Look Once). В релизе YOLOv5 v6.1 мы оптимизировали нашу архитектуру для повышения простоты, скорости и надежности, гарантируя, что наша технология остается на переднем крае инноваций. Наш последний релиз в октябре 2021 года заложил основу для этих достижений, и теперь мы с гордостью представляем эти важнейшие обновления, которые по-новому определяют удобство использования и производительность YOLO.
Важные 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 команды python export.py --include saved_model pb tflite tfjs (#5699 от @imyhxy). Это важная веха, поскольку TensorRT от NVIDIA представляет собой высокопроизводительный оптимизатор и среду выполнения выводов глубокого обучения, обеспечивающие низкую задержку и высокую пропускную способность для приложений глубокого обучения.
- Поддержка TensorFlow Edge TPU ⭐ НОВОЕ: Представляем новую компактную модель YOLOv5n (1.9M параметров), которая располагается ниже YOLOv5s (7.5M параметров) по сложности, но при этом блестяще экспортируется до миниатюрного размера 2.1 МБ INT8. Это идеальное решение для сверхлегких мобильных систем, привносящее мощное машинное обучение прямо на крайние устройства (#3630 от @zldrobit).
- Поддержка OpenVINO: Модели YOLOv5 ONNX теперь совместимы. С помощью OpenVINO модели теперь могут задействовать всю мощь процессоров Intel и встроенных графических процессоров для решения самых разных задач (#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 команды python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. В настоящее время инструмент работает на CPU, но в будущих обновлениях мы планируем добавить бенчмарки для GPU (#6613 от @glenn-jocher).
- Гиперпараметры: В наши гиперпараметры было внесено небольшое, но важное изменение: в файле 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 одноцикловой линейный (вместо предыдущего одноциклового с косинусом) 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
Вместе для ИИ каждого#
В Ultralytics нами движет не просто стремление лидировать, а страсть участвовать и вносить свой вклад в развитие сообщества. Семейство YOLOv5 сыграло ключевую роль в нашем путешествии, поддерживая нас как в триумфах, так и в испытаниях. Это обновление — наш общий триумф, являющийся результатом упорной работы 271 PR от 48 новых контрибьюторов. Мы по-прежнему преданы нашей миссии по демократизации ИИ, делая его доступным и применимым для каждого.
Присоединяйся 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, загляни на нашу страницу вакансий или подумай о том, чтобы внести свой вклад в YOLOv5.
От энтузиастов ИИ к самому популярному объекту обнаружения 2022 года#
В этом году наш репозиторий Ultralytics/YOLOv5 достиг важной вехи, превзойдя проект Джозефа Редмона pjreddie/darknet YOLOv3 по общему количеству звезд на GitHub и набрав более 22.4 тыс. звезд. Это свидетельствует о доверии и энтузиазме сообщества и мотивирует нас продолжать раздвигать границы компьютерного зрения. Для нас большая честь продолжать наследие You Only Look Once.
Посети наш репозиторий YOLOv5 на GitHub, чтобы узнать все подробности о новом релизе, и присоединяйся к активному сообществу энтузиастов детектирования объектов YOLO.
Почувствуй магию YOLO без написания кода#
Но это еще не все! Если ты новичок в компьютерном зрении или просто предпочитаешь работу без написания кода, Ultralytics HUB станет твоим проводником. Узнай, как использовать технологии YOLO и компьютерного зрения всего в несколько кликов. Узнай больше, посетив страницу Ultralytics HUB - Твой путь к ИИ, и начни свое путешествие в мире компьютерного зрения.
