Đơn giản hóa quy trình phân loại với Ultralytics YOLOv5 v6.2

YOLOv5 đang đưa công nghệ phát hiện đối tượng lên tầm cao mới! Từ các mô hình phân loại mới, khả năng tái tạo đào tạo và Hỗ trợ Apple Metal Performance Shader (MPS), cho đến tích hợp với ClearML và Deci, chúng tôi giới thiệu đến bạn bản phát hành YOLOv5 v6.2 mới.

Cập nhật quan trọng của YOLOv5

Chúng tôi đã nỗ lực cải thiện kiến trúc YOLO Vision AI yêu thích của bạn kể từ bản phát hành mới nhất vào tháng 2 năm 2022. Sau đây là những cập nhật quan trọng nhất trong YOLOv5 v6.2 mới nhất:

• Mô hình phân loại: Các mô hình phân loại được đào tạo trước bằng YOLOv5-cls ImageNet hiện đã có sẵn lần đầu tiên.
  ‍
• Ghi nhật ký ClearML: Tích hợp với trình theo dõi thử nghiệm mã nguồn mở ClearML . Cài đặt với pip install clearml sẽ cho phép tích hợp và cho phép người dùng theo dõi mọi lần chạy đào tạo trong ClearML. Đổi lại, điều này cho phép người dùng theo dõi và so sánh các lần chạy và thậm chí lên lịch chạy từ xa.
  ‍
• Tiêu chuẩn xuất GPU: Tiêu chuẩn (mAP và tốc độ) cho tất cả các định dạng xuất YOLOv5 bằng python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt --device 0 để đánh giá tiêu chuẩn GPU hoặc --device CPU để đánh giá tiêu chuẩn CPU.
  ‍
• Khả năng tái tạo quá trình đào tạo: Quá trình đào tạo YOLOv5 trên một GPU với torch>=1.12.0 hiện có thể tái tạo hoàn toàn và có thể sử dụng đối số --seed mới (seed mặc định=0).
  ‍
• Hỗ trợ Apple Metal Performance Shader (MPS): Hỗ trợ MPS cho các thiết bị Apple M1/M2 với --device mps (chức năng đầy đủ đang chờ cập nhật torch trong pytorch/pytorch#77764 ).

Mô hình phân loại mới

Mục tiêu chính của chúng tôi với bản phát hành này là giới thiệu các quy trình phân loại YOLOv5 đơn giản, giống như các mô hình phát hiện đối tượng hiện có của chúng tôi. Các mô hình YOLOv5-cls v6.2 mới chỉ là bước khởi đầu, chúng tôi sẽ tiếp tục cải thiện chúng trong tương lai cùng với các mô hình phát hiện hiện có của chúng tôi. Chúng tôi rất mong nhận được sự đóng góp của bạn cho nỗ lực này!

Bản phát hành này kết hợp 401 PR từ 41 cộng tác viên kể từ bản phát hành gần đây nhất của chúng tôi vào tháng 2 năm 2022. Phiên bản này bổ sung chức năng đào tạo Phân loại , xác thực, dự đoán và xuất (sang tất cả 11 định dạng) và cũng cung cấp các mô hình YOLOv5m-cls, ResNet (18, 34, 50, 101) và EfficientNet (b0-b3) được đào tạo trước bằng ImageNet.

Chúng tôi đã đào tạo các mô hình phân loại YOLOv5-cls trên ImageNet trong 90 kỷ nguyên bằng cách sử dụng phiên bản 4xA100 và chúng tôi đã đào tạo các mô hình ResNet và EfficientNet cùng với các thiết lập đào tạo mặc định giống nhau để so sánh. Chúng tôi đã xuất tất cả các mô hình sang ONNX FP32 để kiểm tra tốc độ CPU và sang TensorRT FP16 để kiểm tra tốc độ GPU. Chúng tôi đã chạy tất cả các bài kiểm tra tốc độ trên Google Colab Pro để dễ dàng tái tạo.  

Ultralytics sẽ làm gì tiếp theo?

Bản phát hành tiếp theo của chúng tôi, v6.3, dự kiến ra mắt vào tháng 9 năm 2022 và sẽ mang đến hỗ trợ phân đoạn phiên bản chính thức cho YOLOv5, với bản phát hành v7.0 chính thức vào cuối năm nay, cập nhật kiến trúc trên cả 3 tác vụ - phân loại, phát hiện và phân đoạn.

Truy cập kho lưu trữ GitHub mã nguồn mở YOLOv5 của chúng tôi để cập nhật và tìm hiểu thêm về bản phát hành này.