Ultralytics YOLOv5 v6.2 ile Sınıflandırma İş Akışlarını Basitleştirme
Sınıflandırma modelleri, ClearML entegrasyonu, GPU kıyaslamaları, eğitim tekrarlanabilirliği ve daha fazlasını içeren yeni YOLOv5 v6.2 sürümünü keşfet.
YOLOv5, nesne algılamada son teknoloji seviyesini yeni zirvelere taşıyor! Yeni sınıflandırma modellerinden, eğitim tekrarlanabilirliğinden ve Apple Metal Performans Gölgelendiricisi (MPS) desteğinden ClearML ve Deci entegrasyonlarına kadar, yeni YOLOv5 v6.2 sürümünü seninle paylaşıyoruz.
Önemli Ultralytics YOLOv5 Güncellemeleri#
Şubat 2022'deki son sürümümüzden bu yana favori YOLO Vision AI mimarini geliştirmek için çalışıyoruz. En yeni YOLOv5 v6.2 sürümündeki en önemli güncellemeler şunlar:
- Sınıflandırma Modelleri: Ultralytics YOLOv5-cls ImageNet ön eğitimli sınıflandırma modelleri artık ilk kez kullanıma sunuluyor.
- ClearML günlük kaydı: Açık kaynaklı deney takip aracı ClearML ile entegrasyon. pip install clearml ile yükleme, entegrasyonu etkinleştirir ve kullanıcıların her eğitim çalıştırmasını ClearML'de takip etmesini sağlar. Bu da kullanıcıların çalıştırmaları takip edip karşılaştırmasına ve hatta çalıştırmaları uzaktan planlamasına olanak tanır.
- GPU Dışa Aktarma Karşılaştırmaları: GPU karşılaştırmaları için python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt --device 0 veya CPU karşılaştırmaları için --device CPU komutunu kullanarak tüm YOLOv5 dışa aktarma formatlarını (mAP ve hız) karşılaştır.
- Eğitim Tekrarlanabilirliği: torch>=1.12.0 ile tek GPU'lu Ultralytics YOLOv5 eğitimi artık tamamen tekrarlanabilir ve yeni bir --seed bağımsız değişkeni kullanılabilir (varsayılan seed=0).
- Apple Metal Performans Gölgelendiricisi (MPS) Desteği: --device mps ile Apple M1/M2 cihazları için MPS desteği (tam işlevsellik, pytorch/pytorch#77764 adresindeki torch güncellemelerini bekliyor).
Yeni Sınıflandırma Modelleri#
Bu sürümdeki temel hedefimiz, mevcut nesne algılama modellerimizde olduğu gibi basit YOLOv5 sınıflandırma iş akışlarını kullanıma sunmak. Yeni v6.2 YOLOv5-cls modelleri yalnızca bir başlangıç; mevcut algılama modellerimizle birlikte bunları geliştirmeye devam edeceğiz. Bu çabaya katkılarını bekliyoruz!
Bu sürüm, Şubat 2022'deki son sürümümüzden bu yana 41 katkıda bulunan tarafından gönderilen 401 PR'ı içeriyor. Sınıflandırma eğitimi, doğrulaması, tahmini ve dışa aktarımını (11 formatın tamamına) ekliyor; ayrıca ImageNet ön eğitimli YOLOv5m-cls, ResNet (18, 34, 50, 101) ve EfficientNet (b0-b3) modellerini de sunuyor.
Ultralytics YOLOv5-cls sınıflandırma modellerini 4xA100 örneği kullanarak ImageNet üzerinde 90 epoch boyunca eğittik; karşılaştırma yapmak için ResNet ve EfficientNet modellerini de aynı varsayılan eğitim ayarlarıyla birlikte eğittik. CPU hız testleri için tüm modelleri ONNX FP32'ye, GPU hız testleri için TensorRT FP16'ya aktardık. Kolayca tekrarlanabilmeleri için tüm hız testlerini Google Colab Pro üzerinde çalıştırdık.
Ultralytics'ten Sırada Ne Var?#
Bir sonraki sürümümüz v6.3, Eylül 2022 için planlandı ve Ultralytics YOLOv5'e resmi örnek bölütleme desteği getirecek. Bu yılın ilerleyen dönemlerinde yayımlanacak büyük v7.0 sürümü ise 3 görevin tamamındaki (sınıflandırma, algılama ve bölütleme) mimarileri güncelleyecek.
Güncel kalmak ve bu sürüm hakkında daha fazla bilgi edinmek için YOLOv5 açık kaynaklı GitHub depomuzu ziyaret et.
