YOLOv5 v6.1 ile Daha da Güçlendi!

Bilgisayarlı görü ve makine öğrenimi alanlarının öncüleri olarak Ultralytics, amiral gemimiz YOLO (Yalnızca Bir Kez Bak) teknolojisindeki en son gelişmeleri duyurmaktan heyecan duyuyor. YOLOv5 v6.1 sürümüyle mimarimizi ince ayarlayarak basitliği, hızı ve gücü artırdık ve teknolojimizin yenilikçiliğin ön saflarında kalmasını sağladık. Ekim 2021'deki son sürümümüz bu gelişmelerin temelini attı; şimdi YOLO'nun kullanılabilirliğini ve performansını yeniden tanımlayan bu önemli güncellemeleri sunmaktan gurur duyuyoruz.

Önemli Güncellemeler#

Görsel Yapay Zeka alanında mükemmellik arayışımızı aralıksız sürdürürken YOLOv5 v6.1'de bulacağın çığır açıcı geliştirmeler şunlar:

• TensorRT desteği: python export.py --include saved_model pb tflite tfjs kullanılarak TensorFlow, Keras, TFLite ve TF.js model dışa aktarımları için entegrasyon iyileştirildi (#5699, @imyhxy tarafından). NVIDIA'nın TensorRT'si, derin öğrenme uygulamaları için düşük gecikme ve yüksek iş hacmi sunan, yüksek performanslı bir derin öğrenme çıkarım optimize edicisi ve çalışma zamanı olduğundan bu önemli bir dönüm noktasıdır.
• TensorFlow Edge TPU desteği ⭐ YENİ: Karmaşıklık açısından YOLOv5s'in (7.5M parametre) altında yer alan, ancak yalnızca 2.1 MB INT8 boyutuna dışa aktarılabilme özelliğiyle öne çıkan yeni, daha küçük YOLOv5n (1.9M parametre) modelini sunuyoruz. Bu model, ultra hafif mobil çözümler için özellikle idealdir ve güçlü makine öğrenimini teknolojinin en uç noktalarına taşır (#3630, @zldrobit tarafından).
• OpenVINO desteği: YOLOv5 ONNX modelleri artık uyumludur. OpenVINO ile modeller, çok çeşitli uygulamalar için Intel CPU'larının ve tümleşik GPU'larının gücünden artık tam olarak yararlanabilir (#6057, @glenn-jocher tarafından).
• Dışa Aktarım Karşılaştırmaları: python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt ile tüm YOLOv5 dışa aktarım biçimlerinde mAP (Ortalama Hassasiyet) ve hızı değerlendirmek için yeni bir karşılaştırma aracı sunduk. Şu anda CPU'lar üzerinde çalışıyor; gelecek güncellemelerde GPU karşılaştırmalarını da eklemeyi planlıyoruz (#6613, @glenn-jocher tarafından).
• Hiperparametreler: Hiperparametrelerimizde küçük ama önemli bir ayarlama yapıldı: hyp-scratch-large.yaml dosyasındaki öğrenme oranı faktörü (lrf) 0.2'den 0.1'e düşürüldü (#6525, @glenn-jocher tarafından).
• Eğitim: Varsayılan Öğrenme Oranı (LR) zamanlayıcısı, daha iyi eğitim sonuçları için önceki kosinüslü tek döngünün yerine tek döngülü doğrusal olarak güncellendi (#6729, @glenn-jocher tarafından).

Farklı biçimlerdeki desteğimizin tüm kapsamını sunan YOLOv5 artık resmî olarak 11 biçimle çalışıyor; yalnızca dışa aktarımı değil, 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

Herkes İçin Birlikte Yapay Zeka#

Ultralytics olarak bizi yönlendiren şey yalnızca liderlik etme arzusu değil, topluluğa katılma ve katkıda bulunma tutkusudur. YOLOv5 ailesi yolculuğumuzda, hem başarılarımızda hem de zorluklarımızda bizi destekleyerek önemli bir rol oynadı. Bu güncelleme, 48 yeni katkıcının 271 PR'sinin özverili çalışmasını temsil eden ortak bir başarıdır. Yapay zekayı demokratikleştirme, onu herkes için erişilebilir ve kullanılabilir hâle getirme misyonumuza bağlılığımızı sürdürüyoruz.

Görsel Yapay Zeka Devrimine Katıl#

Ekibimize katılacak yetenekleri sürekli arıyor ve açık kaynak projelerimizde iş birliğine davet ediyoruz. Çığır açan yapay zeka ekibinin bir parçası olmakla ilgileniyorsan kariyer sayfamızı inceleyebilir veya YOLOv5'e katkıda bulunmayı düşünebilirsin.

Yapay Zeka Meraklılarından 2022'nin En Popüler Nesne Algılama Projesine#

Bu yıl Ultralytics/YOLOv5 depomuz, toplam GitHub yıldızı sayısında Joseph Redmon'ın pjreddie/darknet YOLOv3 projesini geride bırakarak önemli bir dönüm noktasına ulaştı ve 22,4 binden fazla yıldıza sahip oldu. Bu, topluluğun güveninin ve ilgisinin bir göstergesidir ve bizi Görsel Yapay Zekanın sınırlarını zorlamaya devam etmemiz için motive ediyor. Yalnızca Bir Kez Bak mirasını sürdürmekten büyük onur duyuyoruz.

Yeni sürüm hakkında kapsamlı ayrıntılar için YOLOv5 GitHub depomuzu ziyaret et ve YOLO nesne algılama meraklılarının canlı topluluğuna katıl.

YOLO'nun Büyüsünü Kod Yazmadan Deneyimle#

Ama dahası da var! Bilgisayarlı görüye yeniysen veya yalnızca kodsuz bir deneyimi tercih ediyorsan Ultralytics HUB senin giriş noktan. YOLO ve bilgisayarlı görü teknolojisinden birkaç zahmetsiz tıklamayla nasıl yararlanabileceğini keşfet. Ultralytics HUB - Yapay Zekaya Açılan Kapın sayfasını ziyaret ederek daha fazla bilgi edin ve bilgisayarlı görü yolculuğuna başla.