Herkesin en iyi Vision AI modellerini kolayca eğitmesine ve dağıtmasına yardımcı olmak amacıyla, ilk Ultralytics YOLOv5 İhracat Yarışmamızı düzenledik. Açık kaynak topluluğumuzun üyeleriyle iletişim halinde olmaya değer veriyoruz ve kullanıcıların yarattığı sayısız uygulamadan her zaman etkileniyoruz.
Son Tarih
Yarışma 17 Mayıs 2021'den 31 Eylül 2021 24:00 UTC'ye kadar sürdü. Bu tarihten sonra yarışma kapatıldı ve daha fazla gönderi para ödülü için uygun değildi.
Değerlendirme
Değerlendirme 1 Eylül 2021 ile 31 Eylül 2021 tarihleri arasında yapılmıştır. Ekibimiz her bir başvuruyu ayrıntılı olarak inceledi.
$10000 Ödül
Kategorilerdeki en iyi başvuru, o kategori için Ultralytics 'ten 2000,00 $ (2000,00 USD) tutarındaki ödül fonunun tamamını talep etmiştir.
5 Kategori
Muhteşem topluluğumuzun yardımıyla, daha önce Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, Masaüstü CPU ve Android Edge cihazları dahil olmak üzere YOLOv5 modelleri için en popüler gerçek dünya dağıtım senaryolarını temsil eden 5 kategori oluşturduk.
Gönderiler
Katılımcılarımız, gönderileri için herkese açık bir Github deposu oluşturdular, çalışmalarına bir açık kaynak lisansı atadılar ve topluluğun oy vermesine izin vermek için gönderilerini doğrudan 5 resmi EXPORT Yarışması gönderi başlığından birine gönderdiler. Bu başlıkların yalnızca resmi gönderiler için olduğunu unutmayın. Genel sorular veya yorumlar doğrudan bu başlıkta veya yeni bir tartışmada sorulmuştur. Gönderilere bağlantılar:
1. Nvidia Jetson Nano
2. Google Edge TPU
3. Raspberry Pi
4. Intel CPU
5. Android
Yarışma Kazananları
Uzun bir değerlendirmeden sonra, YOLOv5 modelleri için en popüler gerçek dünya dağıtım senaryolarını temsil eden beş kategorinin her biri için kazananları belirledik. Tüm katılımcılarla şahsen iletişime geçildi ve ödüller kazananlara daha sonra dağıtıldı. Bugün, nihayet en iyi çözümleri sizlerle paylaşmaktan mutluluk duyuyoruz!
Nvidia Jetson Nano
Ödül: 2000$
Alexander Mamaev
Google Edge TPU
Ödül: 2000$
Josh Veitch-Michaelis
Android
Ödül: 2000$
Yasuhiro Nitta
Raspberry Pi
Ödül: 2000$
Kazanan yok *
Intel CPU
Ödül: 2000$
Kazanan yok *
*Bu kategorideki gönderiler, değerlendirme kriterlerinin her birinde minimum gereksinimleri karşılamadı. Bu nedenle, bu sefer kategori için kazanan seçilmedi, ancak gelecekte katılımcıların tekrar yarışması için daha fazla fırsat olacaktır.
Kazananları tebrik ederiz! Depolarına göz atmayı unutmayın.
" YOLOv5 kütüphanesi harika - neredeyse her gün güncelleniyor, modeller iyi çalışıyor ve kullanıcı deneyimi sürekli gelişiyor. Araştırmalarımın çoğu gömülü cihazlara makine öğrenimi yerleştirmeyi içeriyor ve daha önce EdgeTPU ile çalışmıştım, bu yüzden bu eğlenceli bir meydan okuma gibi görünüyordu."
Josh Veitch-Michaelis
Ayrıca İhracat Yarışmamıza katılan herkese büyük bir teşekkür göndermek istiyoruz! Açık kaynak topluluğumuzun çok sayıda değerli üyesine sahip olduğumuz için şanslıyız. Topluluğumuzu harika yapan, hepinizin katkılarıdır.
Harika olmaya ve üretmeye devam edin! 🚀
Puanlama
Dışa Aktarma yarışmasının başvuruları çeşitli kriterlere göre değerlendirildi: dışa aktarma yöntemlerinin basitliği ve tekrarlanabilirliği, belgelerinin kalitesi, dışa aktarmanın kalitesi ve dışa aktarılan modellerinin hızı ve doğruluğu. Bu başvurular daha sonra hem Ultralytics 'teki ekip hem de topluluk geri bildirimi tarafından puanlandı.
Dışa Aktarım Kalitesi (%20)
En basit dışa aktarma, en az sayıda adıma sahip olacak, en az sayıda argüman/parametre gerektirecek, en az sayıda içe aktarılmış paket kullanacak ve en az miktarda kodla yürütülebilir olacaktır.
Dokümantasyon Kalitesi (%20)
Gönderimler bir markdown gönderim dosyası kullanılarak iyi bir şekilde belgelenmelidir. Kurulum/gereksinimler, tüm ayarlar/argümanlar, dışa aktarma adımları ve varsa konuşlandırılmış ortam kurulumu dahil olmak üzere her adım açıklanmalıdır.
Gönderim Kalitesi (%20)
Resmi bir yolov5s.pt modelinden başlayarak ihracat ve dağıtımın her yönü dahil edilmelidir. Jetson Nano gibi özel gereksinimler gerektiren ortamlar için tüm paketler ve/veya Docker görüntüleri sağlanmalı ve belgelenmelidir. Android dağıtımları için bir Android referans uygulaması da dahil edilmelidir. Gönderim, bir YOLOv5 modelini tamamen dışa aktarmak ve kullanmak için gerekenlerin %100'ünü içermelidir.
Dağıtılan Modelin Hızı ve Doğruluğu (%40)
Konuşlandırılan modeller, resmi YOLOv5 PyTorch modelleriyle neredeyse aynı çıkarım sonuçlarını vermelidir (yani python detect.py --weights yolov5s.pt ile çıkarım). Konuşlandırılan çözümlerin doğruluğu, halka açık olmayan Ultralytics görüntülerinden oluşan bir test seti üzerinde analiz edilecektir. Hız da çok önemlidir ve en hızlı dağıtım çözümleri büyük ölçüde tercih edilir. Android için, dışa aktarma GPUNNAPI ve Hexagon delegeleri burada en yüksek puanı alacaktır.
.webp)