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

YOLOv5 đang đẩy mạnh trạng thái hiện tại của kỹ thuật phát hiện đối tượng lên một tầm cao mới! Từ các mô hình phân loại mới, khả năng tái tạo huấn luyện và Hỗ trợ Apple Metal Performance Shader (MPS), đến tích hợp với ClearML và Deci, chúng tôi xin giới thiệu đến bạn bản phát hành YOLOv5 v6.2 mới.

Các cập nhật quan trọng của YOLOv5

Chúng tôi đã làm việc để cải thiện kiến trúc YOLO Vision AI yêu thích của bạn kể từ phiên bản phát hành mới nhất của chúng tôi vào tháng 2 năm 2022. Đây là những 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 YOLOv5-cls hiện đã có sẵn lần đầu tiên.
  ‍
• Ghi log ClearML: Tích hợp với trình theo dõi thử 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. Điều này cho phép người dùng theo dõi và so sánh các lần chạy và thậm chí lên lịch các lần chạy từ xa.
  ‍
• Điểm chuẩn xuất GPU (GPU Export Benchmarks): Điểm chuẩn (mAP và tốc độ) tất cả các định dạng xuất YOLOv5 bằng python utils\/benchmarks.py --weights yolov5s.pt --device 0 cho điểm chuẩn GPU hoặc --device CPU cho điểm chuẩn CPU.
  ‍
• Tính tái lập khi huấn luyện: Quá trình huấn luyện YOLOv5 trên một GPU duy nhất với torch>=1.12.0 hiện đã hoàn toàn có thể tái lập, và có thể sử dụng một tham số mới --seed (giá trị mặc định là seed=0).
  ‍
• Hỗ trợ Apple Metal Performance Shader (MPS): Hỗ trợ MPS cho các thiết bị Apple M1/M2 với --device mps (toàn bộ chức năng đang chờ cập nhật torch trong pytorch/pytorch#77764).

Các Mô hình Phân loại Mới

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

Bản phát hành này kết hợp 401 PR từ 41 người đóng góp kể từ bản phát hành cuối cùng của chúng tôi vào tháng 2 năm 2022. Nó bổ sung tính năng huấn luyện, xác thực, dự đoán và xuất Phân loại (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 YOLOv5-cls trên ImageNet trong 90 epochs bằng cách sử dụng phiên bản 4xA100 và chúng tôi đã huấn luyện các mô hình ResNet và EfficientNet cùng với các cài đặt huấn luyện mặc định tương tự 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 thử nghiệm tốc độ trên Google Colab Pro để dễ dàng tái tạo.  

Những dự án tiếp theo của Ultralytics là gì?

Bản phát hành tiếp theo của chúng tôi, v6.3, dự kiến vào tháng 9 năm 2022 và sẽ mang lại hỗ trợ phân đoạn thể hiện (instance segmentation) chính thức cho YOLOv5, với bản phát hành v7.0 lớn hơn 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 luôn cập nhật và tìm hiểu thêm về bản phát hành này.