YOLOv5, v6.1 ile artık daha da güçlü!

Bilgisayarla görü ve makine öğrenimi alanında öncülerden biri olan Ultralytics, amiral gemimiz olan YOLO (You Only Look Once) teknolojisindeki son gelişmelerini duyurmaktan heyecan duyuyor. YOLOv5 v6.1 sürümüyle birlikte, teknolojimizin inovasyonun ön saflarında kalmasını sağlamak amacıyla sadeliği, hızı ve gücü artırmak için mimarimizi ince ayarlardan geçirdik. Ekim 2021'deki son sürümümüz bu gelişmelerin temelini attı ve şimdi YOLO'nun kullanılabilirliğini ve performansını yeniden tanımlayan bu kritik güncellemeleri sunmaktan gurur duyuyoruz.

Önemli 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 komutu kullanılarak yapılan TensorFlow, Keras, TFLite ve TF.js model dışarı aktarımları için iyileştirilmiş entegrasyon (#5699 - @imyhxy). Bu, NVIDIA'nın TensorRT'sinin derin öğrenme uygulamaları için düşük gecikme süresi ve yüksek verimlilik sağlayan yüksek performanslı bir derin öğrenme çıkarım optimizasyon aracı ve çalışma zamanı olması nedeniyle önemli bir dönüm noktasıdır.
• TensorFlow Edge TPU desteği ⭐ YENİ: Karmaşıklık açısından YOLOv5s'in (7,5M parametre) altında yer alan, ancak yalnızca 2,1 MB'lık bir INT8 boyutuna aktarılabilme yeteneğiyle parlayan yeni, daha küçük YOLOv5n (1,9M parametre) modeli tanıtılıyor. Bu, güçlü makine öğrenimini teknolojinin tam ucuna taşıyarak ultra hafif mobil çözümler için özellikle idealdir (#3630 - @zldrobit).
• OpenVINO desteği: YOLOv5 ONNX modelleri artık uyumlu. OpenVINO ile modeller artık çok çeşitli uygulamalar için Intel CPU'ların ve entegre GPU'ların tüm gücünden yararlanabilir (#6057 - @glenn-jocher).
• Dışarı Aktarma Kıyaslamaları: python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt komutu ile tüm YOLOv5 dışarı aktarma formatlarında mAP (Ortalama Duyarlılık) ve hızı değerlendirmek için yeni bir kıyaslama aracı sunduk. Şu anda CPU'larda çalışan bu aracı, gelecekteki güncellemelerde GPU kıyaslamalarını da içerecek şekilde genişletmeyi planlıyoruz (#6613 - @glenn-jocher).
• Hiperparametreler: Hiperparametrelerimizde küçük ama çok önemli bir ayarlama yapıldı - hyp-scratch-large.yaml dosyasında öğrenme hızı faktörü (lrf) 0,2'den 0,1'e düşürüldü (#6525 - @glenn-jocher).
• Eğitim: Daha iyi eğitim sonuçları elde etmek amacıyla, önceki cosinüs tabanlı tek döngülü zamanlayıcının yerini alan varsayılan Öğrenme Hızı (LR) zamanlayıcısı tek döngülü doğrusal (one-cycle linear) olarak güncellendi (#6729 - @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

Herkesin Yapay Zekası İçin Birlikte#

Ultralytics olarak bizi yönlendiren şey yalnızca liderlik arzusu değil, aynı zamanda topluluğa katılma ve katkıda bulunma tutkusudur. YOLOv5 ailesi, hem zaferlerde hem de zorluklarda bizi destekleyerek yolculuğumuzda etkili olmuştur. Bu güncelleme, 48 yeni katkıda bulunun 271 PR çalışmasını temsil eden kolektif bir zaferdir. Yapay zekayı demokratikleştirme, onu herkes için erişilebilir ve işlevsel kılma misyonumuza bağlı kalmaya devam ediyoruz.

Vision AI Devrimine Katıl#

Ekibimize katılmak üzere sürekli olarak yetenek arıyor ve açık kaynaklı projelerimize iş birlikleri için davette bulunuyoruz. En çığır açan yapay zeka takımının bir parçası olmakla ilgileniyorsanız, kariyer sayfamızı inceleyin veya YOLOv5'e katkıda bulunmayı düşünün.

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

Bu yıl, Ultralytics/YOLOv5 deponuz, Joseph Redmon'ın pjreddie/darknet YOLOv3 projesini toplam GitHub yıldızı sayısında geçerek ve şu anda 22,4 binin üzerinde yıldıza sahip olarak önemli bir dönüm noktasına ulaştı. Bu, topluluğun güveninin ve coşkusunun bir kanıtıdır ve Vision AI sınırlarını zorlamaya devam etmemiz için bizi motive ediyor. You Only Look Once mirasını taşımaktan derin bir onur duyuyoruz.

Yeni sürüm hakkında kapsamlı ayrıntılar için YOLOv5 GitHub repository sayfamızı ziyaret edin ve YOLO nesne tespiti meraklılarından oluşan canlı topluluğa katılın.

Kodsuz YOLO Büyüsünü Deneyimle#

Ama dahası da var! Bilgisayarla Görüş konusunda yeniyseniz veya sadece kodsuz bir deneyimi tercih ediyorsanız, Ultralytics HUB sizin için bir geçittir. Birkaç zahmetsiz tıklamayla YOLO ve Bilgisayarla Görüş teknolojisinden nasıl yararlanacağınızı keşfedin. Ultralytics HUB - Your Doorway to AI adresini ziyaret ederek daha fazla bilgi edinin ve Bilgisayarla Görüş yolculuğunuza başlayın.