YOLOv5, v6.1 ile artık daha da güçlü!

Bilgisayarlı görü ve makine öğrenimi dünyasında öncüler olarak Ultralytics, amiral gemimiz YOLO (You Only Look Once) teknolojimizdeki en son gelişmeleri duyurmaktan heyecan duyuyor. YOLOv5 v6.1 sürümü ile mimarimizi sadelik, hız ve güç açısından iyileştirerek teknolojimizin inovasyonun zirvesinde kalmasını sağladık. Ekim 2021'deki son sürümümüz, bu ilerlemelerin temelini atmıştı ve şimdi YOLO'nun kullanılabilirliğini ve performansını yeniden tanımlayan bu önemli güncellemeleri sunmaktan gurur duyuyoruz.

Link to this sectionÖnemli Güncellemeler#

Vision AI alanındaki mükemmellik arayışımıza devam ederken, YOLOv5 v6.1 içinde bulacağın çığır açan geliştirmeler şunlardır:

• TensorRT desteği: python export.py --include saved_model pb tflite tfjs kullanarak TensorFlow, Keras, TFLite ve TF.js model dışa aktarımları için iyileştirilmiş entegrasyon (#5699 tarafından @imyhxy). NVIDIA'nın TensorRT'si, derin öğrenme uygulamaları için düşük gecikme ve yüksek verimlilik sağlayan yüksek performanslı bir derin öğrenme çıkarım iyileştiricisi ve çalışma zamanı olduğundan, bu önemli bir dönüm noktasıdır.
• TensorFlow Edge TPU desteği ⭐ YENİ: Karmaşıklık açısından YOLOv5s'in (7.5M parametre) altında kalan ancak sadece 2.1 MB INT8 boyutuna düşebilme yeteneğiyle öne çıkan yeni ve daha küçük YOLOv5n (1.9M parametre) modelini tanıtıyoruz. Bu, özellikle ultra hafif mobil çözümler için idealdir ve güçlü makine öğrenimini teknolojinin en uç noktasına taşır (#3630 tarafından @zldrobit).
• OpenVINO desteği: YOLOv5 ONNX modelleri artık uyumlu. OpenVINO ile modeller, çok yönlü uygulama yelpazesi için Intel CPU'larının ve entegre GPU'larının tüm gücünden yararlanabilir (#6057 tarafından @glenn-jocher).
• Dışa Aktarma Kıyaslamaları (Benchmarks): python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt ile tüm YOLOv5 dışa aktarma formatlarında mAP (Mean Average Precision) ve hızı değerlendirmek için yeni bir kıyaslama aracı getirdik. Şu anda CPU'larda çalışan bu sistemi, gelecekteki güncellemelerde GPU kıyaslamalarını da içerecek şekilde genişletmeyi planlıyoruz (#6613 tarafından @glenn-jocher).
• Hiperparametreler: Hiperparametrelerimizde küçük ama önemli bir ayar yapıldı; hyp-scratch-large.yaml içinde öğrenme oranı faktörü (lrf) 0.2'den 0.1'e düşürüldü (#6525 tarafından @glenn-jocher).
• Eğitim: Varsayılan Öğrenme Oranı (LR) zamanlayıcısı, daha iyi eğitim sonuçları elde etmek için önceki tek döngülü kosinüs yerine tek döngülü doğrusal (one-cycle linear) ile güncellendi (#6729 tarafından @glenn-jocher).

Farklı formatlardaki tam destek yelpazemizi açıklarsak, YOLOv5 artık 11 formatla resmen çalışıyor; sadece dışa aktarmayı değil, aynı zamanda detect.py ve PyTorch Hub ile çıkarımı ve mAP ile hızı profillemek için doğrulamayı da destekliyor:

• ✅ PyTorch
• ✅ TorchScript
• ✅ ONNX
• ✅ OpenVINO
• ✅ TensorRT
• ✅ CoreML
• ✅ TensorFlow SavedModel
• ✅ TensorFlow GraphDef
• ✅ TensorFlow Lite
• ✅ TensorFlow Edge TPU
• ✅ TensorFlow.js

Link to this sectionHerkesin Yapay Zekası İçin Birlikte#

Ultralytics'te bizi yönlendiren şey sadece lider olma arzusu değil, aynı zamanda topluluğa katılma ve katkıda bulunma tutkusudur. YOLOv5 ailesi, zaferler ve zorluklar boyunca bizi destekleyerek yolculuğumuzda etkili oldu. Bu güncelleme, 48 yeni katılımcıdan gelen 271 PR ile ortaya çıkan ortak bir zaferdir. Yapay zekayı demokratikleştirme, herkes için erişilebilir ve operasyonel kılma misyonumuza bağlıyız.

Link to this sectionVision AI Devrimine Katıl#

Ekibimize katılacak yetenekler arıyoruz ve açık kaynak projelerimizde iş birliklerine açığız. En çığır açan AI ekibinin bir parçası olmak istiyorsan, kariyer sayfamızı keşfet veya YOLOv5'e katkıda bulunmayı düşün.

Link to this sectionYapay Zeka Meraklılarından 2022'nin En Popüler Nesne Algılama Modeline#

Bu yıl, Ultralytics/YOLOv5 depomuz, Joseph Redmon'un pjreddie/darknet YOLOv3 projesini GitHub yıldız sayısında geçerek toplamda 22.4 binden fazla yıldızla önemli bir kilometre taşına ulaştı. Bu, topluluğun güveninin ve coşkusunun bir kanıtıdır ve bizi Vision AI'ın sınırlarını zorlamaya devam etmemiz konusunda motive ediyor. You Only Look Once mirasını ileriye taşımaktan büyük onur duyuyoruz.

Yeni sürümle ilgili kapsamlı detaylar için YOLOv5 GitHub depomuzu ziyaret et ve YOLO nesne algılama meraklılarından oluşan canlı topluluğumuza katıl.

Link to this sectionKodsuz YOLO Büyüsünü Deneyimle#

Ama dahası da var! Bilgisayarlı Görü'ye yeniysen veya sadece kod yazmadan bir deneyim tercih ediyorsan, Ultralytics HUB senin giriş kapındır. Birkaç zahmetsiz tıklamayla YOLO ve Bilgisayarlı Görü teknolojisinden nasıl yararlanacağını keşfet. Daha fazla bilgi için Ultralytics HUB - Your Doorway to AI sayfasını ziyaret et ve Bilgisayarlı Görü yolculuğuna başla.