Hợp lý hóa các hoạt động Custom Vision AI

Với mục tiêu phổ cập công nghệ thị giác máy tính, chúng tôi rất vui mừng thông báo về sự hợp tác với Roboflow, trở thành công cụ quản lý và chú thích bộ dữ liệu chính thức cho YOLOv5.

Mục tiêu của Roboflow là giúp các nhà phát triển xây dựng các mô hình thị giác máy tính tốt hơn bằng cách hợp lý hóa quy trình thu thập và dán nhãn dữ liệu, huấn luyện mô hình và sử dụng active learning để cải thiện mô hình nhanh hơn nữa. Bằng cách này, các nhà phát triển có thể dành nhiều thời gian hơn cho các vấn đề cụ thể của lĩnh vực thay vì các chi tiết máy học và cơ sở hạ tầng thị giác máy tính.

Roboflow đã liên tục chứng minh sự hỗ trợ của họ cho các dự án mã nguồn mở có chung tầm nhìn của chúng tôi. Hãy chắc chắn rằng bạn kiểm tra hướng dẫn của họ về Cách huấn luyện YOLOv5 trên Bộ dữ liệu tùy chỉnh, được phát hành vào tháng 6 năm 2020.

Sứ mệnh của Ultralytics là làm cho AI trở nên dễ dàng bằng cách tạo ra các công cụ Vision AI dễ tiếp cận cho mọi nhà phát triển. YOLOv5 cho phép các nhà phát triển bắt đầu huấn luyện và triển khai các mô hình thị giác hiện đại trong các dự án của riêng họ.

Thông qua tầm nhìn chung về AI dễ dàng, Roboflow và Ultralytics đang tận dụng những thế mạnh riêng để mang lại khả năng lớn hơn cho người dùng của chúng tôi.
Giờ đây, có sự trợ giúp mới ở phía trước nhờ sự hợp tác mới này giúp việc đào tạo các mô hình tùy chỉnh trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết!

Giới thiệu Quan hệ đối tác mới giúp việc đào tạo các mô hình tùy chỉnh trở nên dễ dàng hơn

YOLOv5 hiện đã trở thành một trong những AI phổ biến nhất trên thế giới do tính đơn giản và chính xác của nó trong các trường hợp sử dụng thực tế. Tích hợp Roboflow mới của chúng tôi cung cấp trải nghiệm đào tạo và triển khai YOLOv5 thậm chí còn liền mạch hơn.  

Giờ đây, bạn có thể gắn nhãn và tự động xuất các bộ dữ liệu tùy chỉnh của mình trực tiếp sang YOLOv5 để huấn luyện bằng Roboflow bằng cách sử dụng gói pip của họ, tập trung vào việc cho phép học tập chủ động. Bằng cách này, bạn có thể hợp lý hóa quy trình MLOps của mình bằng cách tránh thời gian dành cho những chi tiết nhỏ nhặt của thị giác máy tính.
Loại bỏ tất cả công việc không cần thiết với máy học để làm cho thị giác máy tính trở nên dễ dàng như, chẳng hạn, YOLO.

Bắt đầu từ đâu?

Chúng tôi đã giúp bạn dễ dàng huấn luyện các mô hình của mình trên các bộ dữ liệu tùy chỉnh bằng sổ tay YOLOv5 Colab mới của chúng tôi. Để bắt đầu, hãy làm theo các bước bên dưới:

1. Mở notebook Colab huấn luyện tùy chỉnh YOLOv5
2. pip install roboflow để bắt đầu sử dụng bộ dữ liệu Roboflow của bạn
3. Xuất dự án của bạn từ Roboflow ở định dạng mong muốn
4. Một đoạn mã sẽ được tạo ra để huấn luyện tùy chỉnh
5. Sao chép/dán đoạn mã từ tài khoản của bạn vào vị trí được chỉ định trong sổ tay

Voilà!

‍

Bạn có thể tìm thêm thông tin hữu ích trong video hướng dẫn về Roboflow sau.

Một thời điểm thú vị để tham gia vào lĩnh vực Thị giác máy tính  

Sự kết hợp giữa các tính năng mới nhất của Roboflow với thế mạnh của YOLOv5 tạo nên một giải pháp MLOps vô cùng mạnh mẽ. Chúng tôi rất vui mừng về những khả năng mà Ultralytics và Roboflow đang mở ra thông qua tầm nhìn chung của chúng tôi về AI dễ dàng và rất nóng lòng muốn xem những gì người dùng của chúng tôi tạo ra bằng cách sử dụng tích hợp mới của chúng tôi.

Chúng tôi mong muốn được nghe về những đột phá mà cộng đồng nhà phát triển của chúng tôi sẽ đạt được!

‍