YOLOv5 стала ещё мощнее в v6.1!

Ultralytics рада представить последние разработки нашей флагманской технологии YOLO (You Only Look Once). В выпуске YOLOv5 v6.1 мы доработали архитектуру, чтобы повысить её простоту, скорость и эффективность. Предыдущий выпуск в октябре 2021 года заложил основу для этих улучшений, и теперь мы рады представить обновления, которые повышают удобство использования и производительность YOLO.

Важные обновления#

Вот основные улучшения, которые появились в YOLOv5 v6.1:

• Поддержка TensorRT: экспорт, инференс и валидация TensorRT с помощью python export.py --include engine (#5699, автор — @imyhxy). Это важный этап: TensorRT от NVIDIA — высокопроизводительный оптимизатор и среда выполнения для инференса моделей глубокого обучения, обеспечивающие низкую задержку и высокую пропускную способность.
• Поддержка TensorFlow Edge TPU ⭐ НОВИНКА: экспорт на Edge TPU для устройств Google Coral с помощью python export.py --include edgetpu (#3630, автор — @zldrobit). В сочетании с уменьшенной моделью YOLOv5n (1,9 млн параметров), представленной в v6.0 и занимающей всего 2,1 МБ в формате INT8 после экспорта, это особенно подходит для сверхлёгких мобильных решений.
• Поддержка OpenVINO: экспорт OpenVINO с помощью python export.py --include openvino. OpenVINO позволяет моделям использовать всю мощь процессоров Intel и встроенных GPU в самых разных приложениях (#6057, автор — @glenn-jocher).
• Тестирование производительности экспорта: мы добавили новый инструмент для оценки mAP (средней точности) и скорости во всех форматах экспорта YOLOv5 с помощью python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. Сейчас тестирование выполняется на CPU, а в будущих обновлениях мы планируем добавить тесты на GPU (#6613, автор — @glenn-jocher).
• Гиперпараметры: внесено небольшое, но важное изменение гиперпараметров — в hyp-scratch-large.yaml коэффициент скорости обучения (lrf) уменьшен с 0.2 до 0.1 (#6525 от @glenn-jocher).
• Обучение: планировщик скорости обучения (LR) по умолчанию заменён на линейный планировщик с одним циклом вместо прежнего планировщика с одним циклом и косинусным затуханием, что улучшает результаты обучения (#6729 от @glenn-jocher).

Теперь YOLOv5 официально поддерживает 11 форматов не только для экспорта, но и для инференса с помощью detect.py и PyTorch Hub, а также для валидации и оценки mAP и скорости:

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

ИИ для всех — вместе#

В Ultralytics нами движет не только стремление быть лидерами, но и желание участвовать в жизни сообщества и вносить свой вклад. Семейство YOLOv5 сыграло важную роль в нашем пути, поддерживая нас и в моменты успеха, и в сложные периоды. Это обновление стало общей победой и результатом упорной работы 271 PR от 48 участников. Мы по-прежнему верны своей миссии — делать ИИ доступным и удобным в использовании для всех.

Присоединяйся к революции Vision AI#

Мы постоянно ищем талантливых специалистов и приглашаем всех сотрудничать над нашими проектами с открытым исходным кодом. Если хочешь присоединиться к нашей команде ИИ, загляни на страницу вакансий или внеси вклад в YOLOv5.

От энтузиастов ИИ до самого популярного детектора объектов 2022 года#

В этом году наш репозиторий Ultralytics/YOLOv5 достиг важной вехи: по общему числу звёзд на GitHub он обошёл pjreddie/darknet YOLOv3 Джозефа Редмона и теперь набрал более 22.4k звёзд. Это свидетельствует о доверии и энтузиазме сообщества и вдохновляет нас и дальше расширять границы Vision AI. Для нас большая честь продолжать традиции Смотришь только один раз.

Посети наш репозиторий YOLOv5 на GitHub, чтобы узнать все подробности о новом релизе, и присоединяйся к активному сообществу энтузиастов детекции объектов с помощью YOLO.

Открой для себя магию YOLO без программирования#

Но это ещё не всё! Если ты только знакомишься с компьютерным зрением или предпочитаешь работать без кода, Ultralytics HUB станет твоей отправной точкой. Узнай, как использовать YOLO и технологии компьютерного зрения всего за несколько нажатий. Подробнее — на странице Ultralytics HUB — твой путь к ИИ. Начни свой путь в компьютерном зрении!