YOLOv5 стал еще сильнее в версии 6.1!

Будучи пионерами в области компьютерного зрения и машинного обучения, компания Ultralytics рада сообщить о последних разработках нашей флагманской технологии YOLO (You Only Look Once). В релизе YOLOv5 v6.1 мы доработали нашу архитектуру, чтобы повысить простоту, скорость и прочность, гарантируя, что наша технология остается на переднем крае инноваций. Наш последний релиз в октябре 2021 года заложил основу для этих улучшений, и теперь мы с гордостью представляем эти важнейшие обновления, которые переопределяют удобство использования и производительность YOLO.

Важные обновления

Продолжая неустанно стремиться к совершенству в области искусственного интеллекта, мы предлагаем вам новаторские усовершенствования, которые вы найдете 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 by @imyhxy). Это значительная веха, так как NVIDIA TensorRT - это высокопроизводительный оптимизатор выводов глубокого обучения и среда выполнения, обеспечивающая низкие задержки и высокую производительность для приложений глубокого обучения.
  ‍
• Поддержка TensorFlow Edge TPU ⭐ НОВИНКА: Представляем новую уменьшенную модель YOLOv5n (1,9 М параметров), которая по сложности стоит ниже YOLOv5s (7,5 М параметров), но при этом отличается способностью экспортировать данные в INT8 размером всего 2,1 МБ. Это особенно идеально для ультралегких мобильных решений, позволяющих донести мощное машинное обучение до самого края технологии(#3630 от @zldrobit).
  ‍
• Поддержка OpenVINO: Модели YOLOv5 ONNX теперь совместимы с OpenVINO. Теперь модели могут использовать всю мощь процессоров Intel и интегрированных графических процессоров для разнообразных приложений(#6057 by @glenn-jocher).
  ‍
• Бенчмарки для экспорта: Мы представили новый инструмент бенчмаркинга 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, чтобы включить бенчмарки для GPU(#6613 by @glenn-jocher).
  ‍
• Гиперпараметры: В гиперпараметры была внесена небольшая, но важная корректировка - в hyp-scratch-large.yaml коэффициент скорости обучения (lrf) был уменьшен с 0,2 до 0,1(#6525 by @glenn-jocher).
  ‍
• Обучение: Планировщик скорости обучения (LR) по умолчанию был обновлен до одноциклового линейного, заменив предыдущий одноцикловый на косинусный, для улучшения результатов обучения(#6729 by @glenn-jocher).

Раскрывая весь спектр нашей поддержки различных форматов, YOLOv5 теперь официально работает с 11 форматами, поддерживая не только экспорт, но и выводы 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 всеобщего искусственного интеллекта

В Ultralytics нами движет не только стремление к лидерству, но и страсть к участию и вкладу в развитие сообщества. Семья YOLOv5 сыграла важную роль в нашем путешествии, поддерживая нас и в триумфах, и в трудностях. Это обновление - коллективный триумф, представляющий собой тяжелую работу 271 пиарщика из 48 новых участников. Мы остаемся верны своей миссии демократизации ИИ, делая его доступным и работоспособным для всех.

Присоединяйтесь к революции искусственного интеллекта Vision

Мы постоянно ищем талантливых специалистов для пополнения наших рядов и приглашаем к сотрудничеству в наших проектах с открытым исходным кодом. Если вы заинтересованы в том, чтобы стать частью самой новаторской команды по разработке искусственного интеллекта, изучите нашу страницу карьеры или рассмотрите возможность участия в проекте YOLOv5.

От энтузиастов искусственного интеллекта к самому популярному обнаружению объектов в 2022 году

В этом году наш репозиторий Ultralytics/YOLOv5 достиг значительной вехи, обогнав по общему количеству звезд на GitHub репозиторий Джозефа Редмона pjreddie/darknet YOLOv3, который теперь может похвастаться более чем 22,4 тыс. звезд. Это свидетельствует о доверии и энтузиазме сообщества, и это 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 выпуске и присоединяйтесь к активному сообществу энтузиастов обнаружения объектов YOLO.

Испытайте магию YOLO без кода

Но это еще не все! Если вы новичок в компьютерном зрении или просто предпочитаете работать без кода, Ultralytics HUB - это ваш пропуск. Узнайте, как использовать YOLO и технологию компьютерного зрения с помощью нескольких простых кликов. Узнайте больше, посетив Ultralytics HUB - Your Doorway to AI, и начните свое путешествие в области компьютерного зрения.