Ultralytics YOLOv8 tròn một năm: Một năm của những đột phá và đổi mới

Hôm nay, ngày 10 tháng 1 năm 2024, đánh dấu tròn một năm kể từ khi Ultralytics YOLOv8 ra mắt, và đã đến lúc ăn mừng! Đây là một năm đầy hào hứng với nhiều cột mốc và nỗ lực mở rộng giới hạn của những điều khả thi. Hãy cùng chúng tôi nhìn lại những điểm nổi bật của năm 2023 và khám phá những gì sắp diễn ra trong năm 2024.

Nhìn lại tác động của Ultralytics YOLOv8 trong năm 2023#

Hình 1. 19 triệu model Ultralytics YOLOv8 được huấn luyện trong năm 2023.

YOLOv8 được những người đam mê thị giác máy tính và cộng đồng nói chung đón nhận nồng nhiệt. Trong năm qua, package Ultralytics đã được tải xuống hơn 20 triệu lần, riêng tháng 12 lập kỷ lục với 4 triệu lượt tải. Glenn Jocher, Nhà sáng lập kiêm CEO của chúng tôi, vui mừng chia sẻ rằng sự quan tâm dành cho YOLOv8 vẫn tiếp tục tăng, với hơn 1.000 tác vụ inference được khởi chạy mỗi giây, suốt ngày đêm!

Ngoài việc khơi gợi sự tò mò và hứng thú, Ultralytics YOLOv8 còn chứng minh được tác động thực tế trong nhiều ứng dụng đời thực. Năm nay, 5 triệu người dùng và 15 tỷ sự kiện đã hưởng lợi từ YOLOv8 trên nhiều ngành và lĩnh vực. Từ cải thiện hệ thống giám sát đến thúc đẩy tiến bộ trong y tế, nông nghiệp và sản xuất, YOLOv8 đang tạo ra tác động trên khắp các ngành nghề toàn cầu.

Mở rộng tài liệu Ultralytics YOLOv8#

Chúng tôi đang đưa Ultralytics YOLOv8 đến gần bạn hơn! Tài liệu hiện có bằng 11 ngôn ngữ, với hơn 200 trang và liên tục được mở rộng để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của cộng đồng đa dạng! Tài liệu của chúng tôi còn cung cấp các hướng dẫn cho những dự án thực tế sau:

• Đếm đối tượng
• Bản đồ nhiệt
• Đếm đối tượng trong vùng
• Ước tính tốc độ
• Tính khoảng cách

Tài liệu cũng minh họa khả năng hỗ trợ nhiều dataset khác nhau của Ultralytics. Ví dụ, gần đây, dataset Open Images V7 gồm 600 lớp đã được thêm vào danh sách dataset được hỗ trợ. Ngoài ra, chúng tôi đã cung cấp model được huấn luyện trước trên dataset Open Images V7 để bạn dùng thử!

Tạo model Ultralytics YOLOv8 được huấn luyện tùy chỉnh#

Ngoài việc sử dụng các model đã huấn luyện trước, người dùng cũng tìm kiếm các giải pháp thị giác máy tính tùy chỉnh để giải quyết những vấn đề kinh doanh rất cụ thể. Khả năng huấn luyện các model Ultralytics YOLOv8 trên dữ liệu tùy chỉnh đã trở thành một lợi thế đáng kể; trong năm 2023, có 19 triệu model YOLOv8 được huấn luyện. Các model này được huấn luyện cho nhiều tác vụ khác nhau: 64% dành cho phát hiện đối tượng, 20% cho phân đoạn ảnh, 15% cho ước tính tư thế và 1% cho phân loại ảnh.

Một phần, những con số này đạt được là nhờ bất kỳ ai cũng có thể huấn luyện YOLOv8 bằng nền tảng ML no-code của Ultralytics, Ultralytics HUB (hiện là Ultralytics Platform), bất kể trình độ lập trình. Bạn có thể nhanh chóng tạo và huấn luyện các model tiên tiến mà không cần viết code trên Ultralytics HUB, nền tảng có thể truy cập cả trên web lẫn thiết bị di động. Khi kỷ niệm những thành tựu của YOLOv8, hãy cùng nhìn lại quá trình phát triển của Ultralytics HUB trong năm qua.

Ultralytics HUB tăng trưởng trong năm 2023#

Năm 2023 là một năm thành công với Ultralytics HUB, với 84 bản cập nhật phiên bản mang lại tác động đáng kể, mỗi bản đều giúp cải thiện chức năng và trải nghiệm người dùng. Chúng tôi ra mắt các tính năng lớn như ‘Teams’ để cộng tác, phiên bản HUB Pro với nhiều khả năng nâng cao, lịch sử thanh toán rõ ràng hơn và hệ thống phản hồi người dùng mới.

Việc quản lý model chưa bao giờ dễ dàng hơn. Giờ đây, bạn có thể so sánh và di chuyển model khi làm việc trên một project. Chúng tôi đã bổ sung thêm nhiều định dạng để cung cấp các tùy chọn export model linh hoạt, cùng nhiều cải tiến khác.

Bên cạnh các tính năng mới và được cải tiến, chúng tôi cũng dành nhiều thời gian và công sức để nâng cấp các tính năng hiện có. Chẳng hạn, nhờ cơ chế tải ưu tiên, nền tảng khởi chạy nhanh hơn nhiều. Thương hiệu và UX của HUB được thiết kế lại để mang đến trải nghiệm gọn gàng hơn; bảng điều khiển người dùng có các liên kết truy cập nhanh và video giới thiệu giúp bắt đầu thuận tiện hơn.

Tính năng quản lý API key đã được cải tiến để an toàn hơn, đồng thời nền tảng được tích hợp với Ultralytics App nhằm mang lại trải nghiệm tương tác qua lại mượt mà hơn. Đó chỉ là một vài điểm nổi bật!

Hình 2. Bảng điều khiển người dùng được nâng cấp: liên kết truy cập nhanh và video giới thiệu giúp bắt đầu thuận tiện hơn.

Khi bước sang năm 2024, chúng tôi rất mong HUB tiếp tục phát triển với sự ủng hộ và đóng góp của bạn. Hãy cùng khám phá những bước tiếp theo của Ultralytics YOLOv8!

Ultralytics YOLOv8 sẽ có gì mới trong năm 2024#

Khám phá những phát triển mới nhất, bao gồm bản phát hành YOLOv8.1, và tìm hiểu những gì Ultralytics sẽ mang đến trong năm 2024!

Giới thiệu: Ultralytics Explorer#

Đúng dịp kỷ niệm một năm ra mắt YOLOv8, chúng tôi giới thiệu một công cụ mới hỗ trợ YOLOv8 có tên Ultralytics Explorer. Công cụ sáng tạo này hứa hẹn thay đổi cách người dùng khám phá và tương tác với dataset. Bạn có thể sử dụng Ultralytics Explorer API hoặc GUI để lọc và tìm kiếm dataset bằng truy vấn SQL, tìm kiếm độ tương đồng vector và tìm kiếm ngữ nghĩa.

Một tính năng thú vị của Ultralytics Explorer là so khớp ảnh. Ví dụ, bạn có thể chọn một ảnh trong dataset và tìm tất cả ảnh tương tự với ảnh đó trong dataset. Tính năng này giúp việc tìm hiểu và quản lý dataset dễ dàng hơn.

Hình 3. Ultralytics Explorer phiên bản mới.

Nếu muốn xem tất cả ảnh hươu cao cổ trong dataset, bạn chỉ cần vài cú nhấp chuột! Tính năng này cũng hỗ trợ so khớp nhiều ảnh; khi bạn chọn nhiều ảnh để so khớp, hệ thống sẽ tính giá trị trung bình của các ảnh.

Bạn cũng có thể viết truy vấn SQL để tìm một số lượng ảnh cụ thể có nhãn nhất định trong dataset. Điều này rất hữu ích khi bạn muốn xem mẫu gồm 10 ảnh trong dataset mang nhãn như ‘dog’. Cách này giúp bạn hình dung dữ liệu đã được gán nhãn.

Một tính năng thú vị khác là Ask AI. Nếu bạn chưa thành thạo SQL, tính năng này cho phép sử dụng chức năng truy vấn mà không cần SQL. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu công cụ tạo truy vấn AI hiển thị 100 ảnh có chính xác một người và 2 con chó; công cụ sẽ tự tạo truy vấn ở chế độ nền và hiển thị kết quả.

Ayush Chaurasia, Cố vấn tại Ultralytics, cho biết: ‘Điểm tuyệt vời nhất là vì bản thân Ultralytics Explorer API là mã nguồn mở, bạn có thể dùng API này để tạo ứng dụng xác thực dataset, khám phá dữ liệu và nhiều mục đích khác.’ Xem tài liệu Ultralytics Explorer để biết thêm chi tiết.

Tác vụ mới của Ultralytics YOLOv8: Phát hiện đối tượng có định hướng#

Ultralytics YOLOv8 tạo bước tiến đáng kể khi giới thiệu tính năng Phát hiện đối tượng có định hướng, còn gọi là OBB. Tính năng tiên tiến này được thiết kế để mang lại kết quả phát hiện chính xác, đặc biệt với các đối tượng có góc và hướng xoay khác nhau.

Điều này cải thiện độ bền vững và độ tin cậy của khả năng phát hiện, đặc biệt với các đối tượng nghiêng như trong ảnh viễn thám trên không và tác vụ phát hiện văn bản. OBB nổi bật nhờ khả năng định vị chính xác các đối tượng trong ảnh, giảm thiểu việc đưa các vùng nền vào kết quả. Độ chính xác này cải thiện đáng kể khả năng phân loại đối tượng bằng cách giảm nhiễu nền.

Hình 4. Ví dụ về khung cảnh trên không với các hộp giới hạn có định hướng (OBB).

Jing Qiu, Kỹ sư ML tại Ultralytics, chia sẻ về cải tiến mới nhất của chúng tôi: 'Nền tảng vững chắc của model phát hiện YOLOv8 là cốt lõi của model YOLOv8-OBB mới. Dù tích hợp thêm tham số và phép tính, chúng tôi vẫn đảm bảo tốc độ inference nhanh cho các ứng dụng thời gian thực, tương đương hiệu năng của các model phát hiện tiêu chuẩn. Model thân thiện với người dùng và sử dụng cùng API, chỉ khác ở ký hiệu 'obb' đơn giản; nhờ đó, việc huấn luyện, xác thực, dự đoán và export rất dễ dàng, tương tự các tác vụ khác của chúng tôi.'

Chúng tôi cũng vui mừng thông báo đã bổ sung khả năng tương thích để huấn luyện model trên dataset DOTA v2. Xem tài liệu dataset DOTA v2 để khám phá cách tính năng này mở rộng khả năng của Ultralytics YOLOv8.

Model phân loại ảnh được cải tiến#

Việc bổ sung các tác vụ mới mà Ultralytics YOLOv8 hỗ trợ là thiết yếu, nhưng cải tiến và nâng cao các tác vụ ban đầu cũng quan trọng không kém. Đúng với tinh thần đó, tác vụ phân loại ảnh được YOLOv8 hỗ trợ đã được cải tiến.

Fatih Akyon, Kỹ sư ML tại Ultralytics, nhấn mạnh: 'Chúng tôi đã tích hợp các kỹ thuật tăng cường dữ liệu phân loại SOTA vào pipeline huấn luyện của Ultralytics. Điều này giúp cải thiện điểm số phân loại. Các model yolov8-classification cơ sở đã được huấn luyện lại bằng pipeline mới.'

Hình 5. Hình ảnh minh họa tác vụ phân loại ảnh.

Để tìm hiểu thêm về khả năng phân loại ảnh của Ultralytics YOLOv8, hãy xem tài liệu phân loại ảnh YOLOv8.

Chúng tôi đang nhận các ví dụ do người dùng đóng góp!#

Một trong những thành công lớn của Ultralytics YOLOv8 trong năm 2023 là tình cảm, sự ủng hộ và những đóng góp từ cộng đồng. Với hơn 225 đóng góp cho đến nay, chúng tôi biết ơn từng đóng góp đã giúp hoàn thiện và nâng cao YOLOv8. Ý kiến quý báu của bạn đã giúp chúng tôi cải tiến và tinh chỉnh YOLOv8, khiến model dễ thích ứng và đáp ứng tốt hơn các nhu cầu cũng như thách thức đa dạng trong nhiều ngành.

Khi bước sang năm 2024, chúng tôi rất mong muốn mở rộng kho ví dụ do người dùng đóng góp. Đóng góp của bạn đóng vai trò then chốt trong việc giải quyết các tình huống thực tế mà thị giác máy tính có thể áp dụng. Chúng tôi mời bạn cộng tác bằng cách chia sẻ các trường hợp sử dụng sáng tạo, câu chuyện thành công và cách triển khai độc đáo với cộng đồng Ultralytics YOLOv8 rộng lớn hơn. Đóng góp của bạn truyền cảm hứng cho những người đam mê khác và đưa YOLOv8 tiến lên những tầm cao mới.

Hãy cùng xây dựng một kho lưu trữ phong phú gồm các ví dụ do người dùng đóng góp, thể hiện tính linh hoạt của Ultralytics YOLOv8 và phản ánh óc sáng tạo của cộng đồng. Bạn có thể tìm thêm ví dụ và đóng góp thông qua kho lưu trữ ví dụ của chúng tôi. Nếu có câu hỏi về việc đóng góp, hướng dẫn của chúng tôi sẽ hỗ trợ bạn.

Cảm ơn sự ủng hộ bền bỉ của bạn; chúng tôi mong chờ một năm tuyệt vời phía trước cùng Ultralytics YOLOv8. Hãy đón chờ thêm các bản cập nhật, đổi mới và thành tựu hợp tác. Chúc chúng ta có một năm sắp tới thật tuyệt vời!