Ultralytics YOLOv5 v6.0 burada!
YOLOv5 v6.0'ı keşfet: daha iyi doğruluk, daha düşük bellek kullanımı ve daha hızlı yapay zeka modeli performansı için önemli güncellemeler. Küresel katkı sağlayıcılarımıza bugün katıl!
En son güncellememiz 12 Ekim 2021'de geldi ve Nisan 2021'den bu yana yapılan ilk büyük sürüm olma özelliğini taşıyor. v6.0 sürümü, eğitim sırasındaki bellek gereksinimlerini düşüren, dağıtım sırasında doğruluğu artıran ve tüm YOLOv5 modellerinde çalışma zamanı performansını optimize eden önemli iyileştirmeler getiriyor.
YOLOv5 v6.0 hız vs. doğruluk grafiği.
ML mühendisleri ve veri bilimcileri için sonuç; YOLOv5'in artık daha güçlü bir Vision AI çözümü sunması ve eğitilmesinin ve dağıtılmasının her zamankinden daha kolay olmasıdır. Ultralytics R&D çalışmalarının ampirik sonuçlarına dayanarak model omurgalarında birden fazla güncelleme yapıldı.
Değişiklikler, daha hızlı, daha küçük ve daha doğru modeller üretmek için bir araya gelen yeni modülleri ve mevcut modüllerdeki iyileştirmeleri içeriyor.
Bunu tek başımıza yapamazdık! Bu sürüm, AI'nın sınırlarını zorlamak için birlikte çalışan dünyanın dört bir yanından 465 PR ve 73 katılımcı içermektedir. Daha fazla bilgi edinmek veya katkıda bulunmak istersen açık kaynak katkı kılavuzlarımıza göz at.
Bu sürüm, gerçek bir fark yaratan ve detaylandırmak için çok fazla olan yüzlerce küçük değişiklik içeriyor; ancak öne çıkan başlıca noktalardan bazıları şunlardır:
- Roboflow Entegrasyonu ⭐ YENİ: Yeni entegrasyonumuzla YOLOv5 modellerini doğrudan herhangi bir Roboflow veri kümesi üzerinde eğit! Bu entegrasyon, Roboflow veri kümelerin ile YOLOv5 eğitimlerin arasında sorunsuz bir bağlantı sağlar. (#4975, @Jacobsolawetz tarafından)
- YOLOv5n 'Nano' modelleri ⭐ YENİ: YOLOv5s'in (7.5M parametre) altında, 2.1 MB INT8 boyutuna aktarılabilen, ultra hafif mobil çözümler için ideal olan yeni ve daha küçük YOLOv5n (1.9M parametre) modeli. (#5027, @glenn-jocher tarafından)
- TensorFlow ve Keras: TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js model dışa aktarımı, eğitimden dağıtıma sorunsuz geçişler için artık YOLOv5'e tamamen entegre edilmiştir. (#1127, @zldrobit tarafından)
- OpenCV DNN: YOLOv5 ONNX modelleri, kullanıcılara daha fazla dağıtım hedefi seçeneği sunmak için artık hem OpenCV DNN hem de ONNX Runtime ile uyumludur. (#4833, @jebastin-nadar tarafından)
- Model Mimarisi: Güncellenmiş omurgalar biraz daha küçük, daha hızlı ve daha doğrudur ve eğitim sırasında daha az GPU belleği gerektirir.
Link to this sectionSon Düşünceler#
YOLOv5'i yayınladıktan bir yıldan biraz daha uzun bir süre sonra, en gelişmiş nesne algılama teknolojimiz artık dünyanın en sevilen vision AI'ı olma yolunda ilerliyor. Yüzlerce iş birlikçinin yardımı ve binlerce kullanıcının geri bildirimiyle, hem etkili hem de kullanımı kolay araçlar yaratıyoruz ve yeni v6.0 sürümümüz, bu yolculuktaki bir sonraki heyecan verici adım. YOLOv5'i hemen kullanmaya başlamak için açık kaynaklı GitHub depomuza göz at! YOLOv5 GitHub Repository
