Ultralytics YOLOv5 Dışa Aktarma Yarışması Kazananları
Çeşitli cihazlarda en iyi yapay zeka modeli dağıtımını sergileyen Ultralytics YOLOv5 Dışa Aktarma Yarışması kazananlarını keşfet.
Herkesin en iyi vision AI modellerini kolayca eğitmesine ve dağıtmasına yardımcı olmak amacıyla ilk Ultralytics YOLOv5 Export Competition yarışmamızı düzenledik. Açık kaynak topluluğumuzun üyeleriyle iletişimde olmaya değer veriyor ve kullanıcıların oluşturduğu sayısız uygulamadan her zaman etkileniyoruz.
Son Başvuru Tarihi#
Yarışma 17 Mayıs 2021'den 31 Ağustos 2021, 24:00 UTC'ye kadar devam etti. Bu tarihten sonra yarışma kapandı ve sonraki başvurular ödül parası için uygun görülmedi.
Değerlendirme#
Değerlendirme 1 Eylül 2021 ile 16 Eylül 2021 tarihleri arasında yapıldı. Ekibimiz her bir başvuruyu detaylıca inceledi.
10000$ Ödül#
Kategorilerdeki en iyi başvuru, Ultralytics'ten o kategori için 2000,00$ (2000,00 USD) tutarındaki tam ödülü kazandı.
5 Kategori#
Harika topluluğumuzun yardımıyla, daha önce Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, Desktop CPU ve Android Edge cihazları dahil olmak üzere Ultralytics YOLOv5 modelleri için en popüler gerçek dünya dağıtım senaryolarını temsil eden 5 kategori oluşturduk.
Başvurular#
Katılımcılarımız gönderimleri için halka açık bir GitHub deposu oluşturdu, çalışmalarına bir açık kaynak lisansı atadı ve topluluğun oylayabilmesi için gönderimlerini doğrudan resmi 5 EXPORT Competition gönderi başlığından birine ekledi. Bu başlıkların yalnızca resmi gönderimler için olduğunu unutma. Genel soru veya yorumlar doğrudan bu başlıkta veya yeni bir tartışmada soruldu. Gönderimlere bağlantılar:
Yarışma Kazananları#
Uzun uzun düşündükten sonra, Ultralytics YOLOv5 modelleri için en popüler gerçek dünya dağıtım senaryolarını temsil eden beş kategorinin her biri için kazananlara karar verdik. Tüm katılımcılarla şahsen iletişime geçildi ve ödüller ardından kazananlarımıza dağıtıldı. Bugün nihayet en iyi çözümleri seninle paylaşmaktan mutluluk duyuyoruz!
NVIDIA Jetson Nano#
Ödül: 2000$
Google Edge TPU#
Ödül: 2000$
Android#
Ödül: 2000$
Raspberry Pi#
Ödül: 2000$
Kazanan yok *
Intel/AMD CPU#
Ödül: 2000$
Kazanan yok *
*Bu kategorideki başvurular, değerlendirme kriterlerinin her birinde gereken minimum gereksinimleri karşılamadı. Bu nedenle, bu sefer bu kategori için bir kazanan seçilmedi, ancak gelecekte katılımcıların tekrar yarışması için daha fazla fırsat olacak.
Kazananları tebrik ederiz! Depolarına göz atmayı unutma.
"Ultralytics YOLOv5 kütüphanesi harika; neredeyse her gün güncelleniyor, modeller iyi çalışıyor ve kullanıcı deneyimi sürekli gelişiyor. Araştırmalarımın çoğu gömülü cihazlarda ML dağıtımıyla ilgili ve daha önce EdgeTPU ile çalışmıştım, bu yüzden bu eğlenceli bir meydan okuma gibi göründü." Josh Veitch-Michaelis
Ayrıca Dışa Aktarma Yarışmamıza katılan herkese kocaman bir teşekkür göndermek istiyoruz! Açık kaynak topluluğumuzun çok sayıda değerli üyesine sahip olduğumuz için şanslıyız. Topluluğumuzu harika kılan, hepinizin katkılarıdır.
Harika kalmaya devam et ve üretmeye devam et! 🚀
Puanlama#
Dışa Aktarma yarışması başvuruları birkaç kriter temelinde değerlendirildi: dışa aktarma yöntemlerinin basitliği ve yeniden üretilebilirliği, dokümantasyonlarının kalitesi, dışa aktarmanın kalitesi ve dışa aktarılan modellerin hızı ve doğruluğu. Bu başvurular daha sonra hem buradaki Ultralytics ekibi hem de topluluk geri bildirimleri tarafından puanlandı.
Dışa Aktarma Kalitesi (20%)#
En basit dışa aktarma işlemi en az adım sayısına sahip olacak, en az sayıda bağımsız değişken/parametre gerektirecek, en az sayıda içe aktarılan paketi kullanacak ve en az kod miktarıyla çalıştırılabilir olacaktır.
Dokümantasyon Kalitesi (20%)#
Başvurular, bir markdown başvuru dosyası kullanılarak iyi belgelendirilmelidir. Kurulum/gereksinimler, ayarlar/bağımsız değişkenler, dışa aktarma adımları ve varsa dağıtılmış ortam kurulumu dahil olmak üzere her adım açıklanmalıdır.
Başvuru Kalitesi (20%)#
Resmi bir yolov5s.pt modelinden başlayarak dışa aktarma ve dağıtımın her yönü dahil edilmelidir. Jetson Nano gibi özel gereksinimler gerektiren ortamlar için tüm paketler ve/veya Docker görüntüleri sağlanmalı ve belgelendirilmelidir. Android dağıtımları için bir Android referans uygulaması da dahil edilmelidir. Bir başvuru, bir YOLOv5 modelini tam olarak dışa aktarmak ve kullanmak için gerekenlerin %100'ünü içermelidir.
Dağıtılan Modelin Hızı ve Doğruluğu (40%)#
Dağıtılan modeller, resmi YOLOv5 PyTorch modelleriyle neredeyse aynı çıkarım sonuçlarını döndürmelidir (yani python detect.py --weights yolov5s.pt ile çıkarım). Dağıtılan çözümlerin Doğruluğu, kamuya açık olmayan Ultralytics görsellerinden oluşan ayrılmış bir test setinde analiz edilecektir. Hız da çok önemlidir ve en hızlı dağıtım çözümleri büyük ölçüde tercih edilecektir. Android için, GPU, NNAPI ve Hexagon delegelerine yapılan dışa aktarmalar burada en yüksek puanı alacaktır.
