Ultralytics YOLOv5 v6.0 уже здесь!

Наше последнее обновление вышло 12 октября 2021 года и является первым крупным релизом с апреля 2021 года. Релиз v6.0 содержит значительные улучшения, которые снижают требования к памяти при обучении, повышают точность при развертывании и оптимизируют производительность во время выполнения для всего спектра моделей YOLOv5 .

‍

‍

В результате для инженеров ML и специалистов по исследованию данных YOLOv5 теперь представляет собой более мощное решение Vision AI, а обучать и внедрять его стало еще проще, чем раньше. Многочисленные обновления основы модели были сделаны на основе эмпирических результатов исследований и разработок Ultralytics .

Модификации включают новые модули и улучшения существующих модулей, которые в совокупности позволяют создавать более быстрые, компактные и точные модели.

Мы не смогли бы сделать это в одиночку! Этот релиз включает в себя 465 PR от 73 контрибьюторов со всего мира, которые совместно работают над расширением границ ИИ. Ознакомьтесь с нашими руководствами по участию в Open Source, если хотите узнать больше или внести свой вклад.

Этот выпуск содержит сотни небольших изменений, которые в совокупности дают реальный эффект, слишком много, чтобы вдаваться в подробности, но вот несколько основных моментов:

• Интеграция сRoboflow ⭐ НОВИНКА: Обучайте модели YOLOv5 непосредственно на любом наборе данных Roboflow с помощью нашей новой интеграции! Эта интеграция обеспечивает бесшовное соединение между вашими наборами данных Roboflow и тренировками YOLOv5 .(#4975 by @Jacobsolawetz)
  ‍
• Модели YOLOv5n 'Nano' ⭐ НОВОЕ: Новая, еще меньшая модель YOLOv5n (1,9 млн параметров) ниже YOLOv5s (7,5 млн параметров), экспорт до 2,1 МБ INT8, идеально подходит для сверхлегких мобильных решений. (#5027 от @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 ONNX теперь совместимы как с OpenCV DNN, так и с ONNX Runtime, чтобы предоставить пользователям еще больше возможностей для развертывания.(#4833 by @jebastin-nadar)
  ‍
• Архитектура модели: Обновленные основы стали немного меньше, быстрее и точнее, а также требуют меньше памяти GPU во время обучения.

Заключительные мысли

Спустя чуть больше года после выпуска YOLOv5 наша передовая технология обнаружения объектов уже на пути к тому, чтобы стать самым любимым в мире искусственным интеллектом зрения. С помощью сотен коллабораторов 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.

Заходите на наш открытый репозиторий GitHub, чтобы начать использовать YOLOv5 уже сегодня! yolov5