Đơn giản hóa workflow classification với Ultralytics YOLOv5 v6.2

YOLOv5 đang đưa công nghệ hiện đại trong lĩnh vực phát hiện đối tượng lên những tầm cao mới! Từ các model phân loại mới, khả năng tái lập quá trình huấn luyện và hỗ trợ Apple Metal Performance Shader (MPS), đến các tích hợp với ClearML và Deci, chúng tôi xin giới thiệu bản phát hành YOLOv5 v6.2 mới.

Các cập nhật quan trọng của Ultralytics YOLOv5#

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

• Các model phân loại: Các model phân loại Ultralytics YOLOv5-cls được tiền huấn luyện trên ImageNet hiện đã lần đầu tiên được cung cấp.
• Ghi log ClearML: Tích hợp với trình theo dõi thí nghiệm mã nguồn mở ClearML. Cài đặt bằng pip install clearml sẽ kích hoạt tích hợp và cho phép người dùng theo dõi mọi lần chạy huấn luyện trong ClearML. Nhờ đó, người dùng có thể theo dõi, so sánh các lần chạy và thậm chí lên lịch chạy từ xa.
• Benchmark xuất trên GPU: Benchmark (mAP và tốc độ) tất cả các định dạng xuất của YOLOv5 bằng python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt --device 0 để benchmark trên GPU hoặc --device CPU để benchmark trên CPU.
• Khả năng tái lập quá trình huấn luyện: Quá trình huấn luyện Ultralytics YOLOv5 trên một GPU với torch>=1.12.0 hiện đã hoàn toàn có thể tái lập, đồng thời 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 các bản cập nhật torch trong pytorch/pytorch#77764).

Các model phân loại mới#

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

Bản phát hành này tích hợp 401 PR từ 41 người đóng góp kể từ bản phát hành trước của chúng tôi vào tháng 2 năm 2022. Bản phát hành bổ sung khả năng huấn luyện, validation, dự đoán và export phân loại (sang cả 11 định dạng), đồng thời cung cấp các model YOLOv5m-cls được tiền huấn luyện trên ImageNet, ResNet (18, 34, 50, 101) và EfficientNet (b0-b3).

Chúng tôi đã huấn luyện các model phân loại Ultralytics YOLOv5-cls trên ImageNet trong 90 epoch bằng một instance 4xA100, đồng thời huấn luyện các model ResNet và EfficientNet với cùng các thiết lập huấn luyện mặc định để so sánh. Chúng tôi đã export tất cả model sang ONNX FP32 để kiểm tra tốc độ trên CPU và sang TensorRT FP16 để kiểm tra tốc độ trên GPU. Chúng tôi thực hiện tất cả bài kiểm tra tốc độ trên Google Colab Pro để dễ dàng tái lập.

Ultralytics sẽ mang đến điều 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 chính thức cho phân đoạn instance trong Ultralytics YOLOv5, cùng với bản phát hành lớn v7.0 vào cuối năm nay để cập nhật các kiến trúc trên cả 3 tác vụ — phân loại, phát hiện và phân đoạn.

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