YOLOv5 стал еще сильнее в v6.1!

Являясь пионерами в области компьютерного зрения и машинного обучения, Ultralytics рада объявить о последних разработках в нашей флагманской технологии YOLO (You Only Look Once). С выпуском YOLOv5 v6.1 мы точно настроили нашу архитектуру, чтобы повысить простоту, скорость и надежность, гарантируя, что наша технология останется в авангарде инноваций. Наш последний выпуск в октябре 2021 года заложил основу для этих достижений, и теперь мы с гордостью представляем эти важные обновления, которые переопределяют удобство использования и производительность YOLO.

Важные обновления

Продолжая наше неустанное стремление к совершенству в Vision AI, вот новаторские улучшения, которые вы найдете в YOLOv5 v6.1:

• Поддержка TensorRT: Улучшена интеграция для экспорта моделей TensorFlow, Keras, TFLite и TF.js с использованием python export.py --include saved_model pb tflite tfjs (#5699 от @imyhxy). Это важная веха, поскольку TensorRT от NVIDIA - это высокопроизводительный оптимизатор и среда выполнения для логического вывода глубокого обучения, обеспечивающая низкую задержку и высокую пропускную способность для приложений глубокого обучения.
  ‍
• Поддержка TensorFlow Edge TPU ⭐ NEW: Представляем новую, уменьшенную модель YOLOv5n (1,9 млн параметров), которая по сложности стоит ниже YOLOv5s (7,5 млн параметров), но превосходит ее по возможности экспорта до скромного размера 2,1 МБ INT8. Это особенно идеально подходит для сверхлегких мобильных решений, обеспечивая мощное машинное обучение на самом краю технологий (#3630 от @zldrobit).
  ‍
• Поддержка OpenVINO: Модели YOLOv5 ONNX теперь совместимы с OpenVINO, модели теперь могут использовать всю мощь процессоров Intel и интегрированных графических процессоров для широкого спектра приложений (#6057 от @glenn-jocher).
  ‍
• Бенчмарки экспорта: Мы представили новый инструмент для оценки mAP (Mean Average Precision) и скорости для всех форматов экспорта YOLOv5 с помощью python utils\/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. В настоящее время он работает на CPU, но в будущих обновлениях мы планируем расширить его, включив бенчмарки GPU (#6613 от @glenn-jocher).
  ‍
• Гиперпараметры: В наши гиперпараметры было внесено небольшое, но важное изменение - в hyp-scratch-large.yaml коэффициент скорости обучения (lrf) был уменьшен с 0,2 до 0,1 (#6525 от @glenn-jocher).
  ‍
• Обучение: Планировщик Learning Rate (LR) по умолчанию был обновлен до одноциклового линейного, заменив предыдущий одноцикловой с косинусом, для улучшения результатов обучения (#6729 от @glenn-jocher).

Представляем полный спектр нашей поддержки для различных форматов: YOLOv5 теперь официально работает с 11 форматами, поддерживая не только экспорт, но и вывод 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 для всех

В Ultralytics мы движимы не просто желанием лидировать, а страстью участвовать и вносить свой вклад в сообщество. Семейство YOLOv5 сыграло важную роль в нашем путешествии, поддерживая нас как в триумфах, так и в трудностях. Это обновление — коллективный триумф, представляющий собой результат напряженной работы 271 PR от 48 новых участников. Мы по-прежнему привержены нашей миссии по демократизации AI, делая его доступным и функциональным для всех.

Присоединяйтесь к революции Vision AI

Мы постоянно ищем таланты для пополнения наших рядов и приглашаем к сотрудничеству в наших проектах с открытым исходным кодом. Если вам интересно стать частью самой передовой команды в области ИИ, изучите нашу страницу вакансий или подумайте о внесении вклада в YOLOv5.

От энтузиастов ИИ до самого популярного обнаружения объектов 2022 года

В этом году наш репозиторий Ultralytics/YOLOv5 достиг важной вехи, превзойдя pjreddie/darknet YOLOv3 Джозефа Редмона по общему количеству звезд на GitHub, и теперь насчитывает более 22,4 тыс. звезд. Это свидетельствует о доверии и энтузиазме сообщества и мотивирует нас продолжать расширять границы Vision AI. Для нас большая честь продолжать наследие You Only Look Once.

Посетите наш репозиторий YOLOv5 на GitHub для получения подробной информации о новом релизе и присоединяйтесь к активному сообществу энтузиастов обнаружения объектов YOLO.

Ощутите магию YOLO без кода

Но это еще не все! Если вы новичок в компьютерном зрении или просто предпочитаете работу без кода, Ultralytics HUB — это ваш путь. Узнайте, как использовать YOLO и технологию компьютерного зрения с помощью нескольких простых щелчков мыши. Узнайте больше, посетив Ultralytics HUB — Ваш путь к AI, и начните свое путешествие в мир компьютерного зрения.