Tối ưu hóa Ops cho AI Thị giác Tùy chỉnh
Trải nghiệm quy trình huấn luyện model YOLOv5 liền mạch với sự hợp tác mới giữa Ultralytics & Roboflow—trao quyền cho các nhà phát triển trong lĩnh vực AI thị giác máy tính.
Với mục tiêu giúp thị giác máy tính trở nên dễ tiếp cận, chúng tôi rất vui mừng thông báo về sự hợp tác với Roboflow với tư cách là công cụ quản lý tập dữ liệu và gán nhãn chính thức cho YOLOv5.
Mục tiêu của Roboflow là hỗ trợ các nhà phát triển xây dựng các model thị giác máy tính tốt hơn bằng cách đơn giản hóa quy trình thu thập và gán nhãn dữ liệu, huấn luyện model, và sử dụng học chủ động để cải thiện model nhanh chóng hơn. Nhờ đó, các nhà phát triển có thể dành nhiều thời gian hơn cho các vấn đề chuyên biệt thay vì các chi tiết vụn vặt về học máy và hạ tầng thị giác máy tính.
Roboflow đã liên tục chứng minh sự ủng hộ của họ đối với các dự án mã nguồn mở có cùng tầm nhìn với chúng tôi. Hãy đảm bảo bạn xem hướng dẫn của họ về Cách huấn luyện YOLOv5 trên tập 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 model thị giác tiên tiến nhất trong các dự án của riêng họ.
Thông qua tầm nhìn chung về AI dễ dàng, Roboflow và Ultralytics đang tận dụng thế mạnh riêng của mình để mang lại khả năng to lớn hơn cho người dùng của chúng tôi. Giờ đây đã có sự trợ giúp mới nhờ sự hợp tác này, giúp việc huấn luyện các model tùy chỉnh trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết!
Link to this sectionGiới thiệu quan hệ đối tác mới giúp việc huấn luyện các model tùy chỉnh trở nên dễ dàng hơn#
YOLOv5 hiện đã trở thành một trong những AI phổ biến nhất thế giới nhờ sự đơn giản và độ chính xác trong các trường hợp sử dụng thực tế. Sự tích hợp mới của chúng tôi với Roboflow mang đến trải nghiệm huấn luyện và triển khai YOLOv5 liền mạch hơn nữa.
Giờ đây, bạn có thể gán nhãn và tự động xuất các tập dữ liệu tùy chỉnh của mình trực tiếp sang YOLOv5 để huấn luyện với Roboflow thông qua pip package của họ, với trọng tâm là hỗ trợ học chủ động. Bằng cách này, bạn có thể đơn giản hóa quy trình MLOps của mình bằng cách tránh lãng phí thời gian vào các chi tiết vụn vặt của thị giác máy tính. Loại bỏ mọi công việc không cần thiết với học máy để làm cho thị giác máy tính trở nên dễ dàng như, ví dụ, YOLO.
Link to this sectionBắt đầu từ đâu?#
Chúng tôi đã giúp việc huấn luyện các model của bạn trên các tập dữ liệu tùy chỉnh trở nên dễ dàng với YOLOv5 Colab notebook mới của chúng tôi. Để bắt đầu, hãy làm theo các bước dưới đây:
- Mở YOLOv5 custom training Colab notebook
- pip install roboflow để bắt đầu sử dụng các tập dữ liệu Roboflow của bạn
- Xuất dự án của bạn từ Roboflow theo định dạng mong muốn
- Một đoạn mã snippet sẽ được tạo cho việc huấn luyện tùy chỉnh
- Sao chép/dán đoạn mã từ tài khoản của bạn vào vị trí được chỉ định trong notebook
Voilà!
Quan hệ đối tác Roboflow + Ultralytics.
Bạn có thể tìm thêm thông tin hữu ích trong video hướng dẫn của Roboflow sau đây.
Link to this sectionMột thời điểm thú vị để hoạt động trong 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 hào hứng về những khả năng mà Ultralytics và Roboflow đang mở ra thông qua tầm nhìn chung về AI dễ dàng, và rất nóng lòng được thấy những gì người dùng của chúng tôi tạo ra bằng cách sử dụng sự tích hợp mới này.
Chúng tôi mong chờ được nghe về những đột phá mà cộng đồng nhà phát triển của chúng tôi sẽ đạt được!
