Ultralytics YOLOv5 v6.0 уже здесь!
Открой для себя YOLOv5 v6.0: основные обновления для повышения точности, снижения использования памяти и ускорения работы ИИ-моделей. Присоединяйся к нашим контрибьюторам со всего мира уже сегодня!
Наше последнее обновление вышло 12 октября 2021 года и стало первым крупным релизом с апреля 2021 года. Релиз v6.0 приносит значительные улучшения, которые снижают требования к памяти при обучении, повышают точность при развертывании и оптимизируют производительность во время работы для всей линейки моделей Ultralytics YOLOv5.
График скорости и точности Ultralytics YOLOv5 v6.0.
Результатом для ML-инженеров и специалистов по данным стало то, что YOLOv5 теперь предоставляет более мощное решение в области Vision AI, а обучать и развертывать его стало еще проще, чем когда-либо. В бэкенды моделей было внесено множество обновлений, основанных на эмпирических результатах исследований и разработок Ultralytics.
Модификации включают новые модули и улучшения существующих, которые в совокупности позволяют создавать более быстрые, компактные и точные модели.
Но мы не смогли бы сделать это в одиночку! Этот релиз включает 465 PRs from 73 contributors со всего мира, которые сотрудничают вместе, чтобы раздвинуть границы ИИ. Ознакомься с нашими открытыми contributing guidelines, если хочешь узнать больше или внести свой вклад.
Этот релиз содержит сотни небольших изменений, которые в совокупности дают ощутимый результат. Их слишком много, чтобы описывать подробно, но вот несколько главных моментов:
- Интеграция с Roboflow ⭐ НОВОЕ: Обучай модели YOLOv5 напрямую на любом датасете Roboflow с помощью нашей новой интеграции! Эта интеграция обеспечивает бесшовное соединение между твоими датасетами Roboflow и процессами обучения YOLOv5. (#4975 by @Jacobsolawetz)
- Модели YOLOv5n 'Nano' ⭐ НОВОЕ: Новая, еще более компактная модель YOLOv5n (1.9M параметров) меньше YOLOv5s (7.5M параметров), экспортируется до размера 2.1 MB в формате INT8 и идеально подходит для сверхлегких мобильных решений. (#5027 by @glenn-jocher)
- TensorFlow и Keras: экспорт моделей TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js теперь полностью интегрирован в YOLOv5 для плавного перехода от обучения к развертыванию. (#1127 by @zldrobit)
- OpenCV DNN: модели YOLOv5 в формате ONNX теперь совместимы как с OpenCV DNN, так и с ONNX Runtime, предоставляя пользователям еще больше вариантов для развертывания. (#4833 by @jebastin-nadar)
- Архитектура моделей: Обновленные бэкенды стали немного компактнее, быстрее и точнее, а также требуют меньше памяти GPU во время обучения.
Заключительные мысли#
Спустя чуть больше года после выпуска YOLOv5 наша передовая технология детектирования объектов уверенно движется к тому, чтобы стать самым любимым в мире инструментом компьютерного зрения. При поддержке сотен соавторов и отзывов тысяч пользователей мы создаем эффективные и простые в использовании инструменты, и наш новый релиз v6.0 — это следующий захватывающий шаг на этом пути. Переходи в наш репозиторий с открытым исходным кодом на GitHub, чтобы начать использовать YOLOv5 уже сегодня! YOLOv5 GitHub Repository
