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

YOLOv5 đang đẩy giới hạn công nghệ tiên tiến nhất trong phát hiện đối tượng lên tầm cao mới! Từ các mô hình phân loại mới, khả năng tái lập huấn luyện, hỗ trợ Apple Metal Performance Shader (MPS) cho đến các tích hợp với ClearML và Deci, chúng tôi trân trọng giới thiệu bản phát hành YOLOv5 v6.2 mới.

Cập nhật quan trọng về Ultralytics YOLOv5#

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

• Mô hình Phân loại: Các mô hình phân loại được huấn luyện trước trên ImageNet của Ultralytics YOLOv5-cls nay đã có sẵn lần đầu tiên.
• Ghi log ClearML: Tích hợp với công cụ theo dõi thử nghiệm mã nguồn mở ClearML. Cài đặt bằng pip install clearml sẽ bật tính năng tích hợp và cho phép người dùng theo dõi mọi lượt huấn luyện trong ClearML. Từ đó, người dùng có thể theo dõi, so sánh các lượt chạy và thậm chí lên lịch chạy từ xa.
• Benchmark xuất GPU: Benchmark (mAP và tốc độ) cho tất cả các định dạng xuất của YOLOv5 bằng cách sử dụng python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt --device 0 cho các benchmark GPU hoặc --device CPU cho benchmark CPU.
• Tính Khả tái lập Huấn luyện: Quá trình huấn luyện Ultralytics YOLOv5 trên một GPU đơn với torch>=1.12.0 nay đã hoàn toàn khả tái lập, và có thể sử dụng một tham 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 (đầy đủ chức năng đang chờ các bản cập nhật torch trong pytorch/pytorch#77764).

Các model phân loại mới#

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

Bản phát hành này tích hợp 401 PR từ 41 cộng tác viên kể từ bản phát hành gần nhất vào tháng 2 năm 2022. Bản phát hành bổ sung các tính năng huấn luyện, xác thực, dự đoán và xuất Classification (sang tất cả 11 định dạng), đồng thời cung cấp các mô hình YOLOv5m-cls, ResNet (18, 34, 50, 101) và EfficientNet (b0-b3) được huấn luyện trước trên ImageNet.

Chúng tôi đã huấn luyện các mô hình phân loại Ultralytics YOLOv5-cls trên ImageNet trong 90 epoch sử dụng một instance 4xA100, đồng thời huấn luyện các mô hình ResNet và EfficientNet với cùng các thiết lập huấn luyện mặc định để so sánh. Chúng tôi đã xuất tất cả các mô hình sang ONNX FP32 cho các bài kiểm tra tốc độ CPU và sang TensorRT FP16 cho các bài 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 lập.

Điều gì tiếp theo từ Ultralytics?#

Bản phát hành tiếp theo của chúng tôi, v6.3, được lên lịch vào tháng 9 năm 2022 và sẽ mang lại hỗ trợ phân đoạn thực thể chính thức cho Ultralytics YOLOv5, với một bản phát hành lớn v7.0 vào cuối năm nay nhằm cập nhật kiến trúc trên cả 3 tác vụ - phân loại, phát hiện và phân đoạn.

Hãy truy cập kho lưu trữ GitHub mã nguồn mở YOLOv5 của chúng tôi để cập nhật thông tin mới nhất và tìm hiểu thêm về bản phát hành này.