Những người chiến thắng Ultralytics YOLOv5 Export Competition
Khám phá những người chiến thắng Ultralytics YOLOv5 Export Competition, nơi giới thiệu những thành tựu xuất sắc nhất trong việc triển khai model AI trên nhiều thiết bị.
Với mục tiêu giúp mọi người dễ dàng train và triển khai các model AI thị giác tốt nhất, chúng tôi đã tổ chức Cuộc thi Export Ultralytics YOLOv5 đầu tiên. Chúng tôi coi trọng việc kết nối với các thành viên trong cộng đồng open-source và luôn ấn tượng trước vô số ứng dụng do người dùng tạo ra.
Hạn chót#
Cuộc thi diễn ra từ ngày 17 tháng 5 năm 2021 đến 24:00 UTC ngày 31 tháng 8 năm 2021. Sau thời điểm này, cuộc thi đã đóng và các bài dự thi gửi thêm sẽ không đủ điều kiện nhận giải thưởng.
Đánh giá#
Quá trình đánh giá diễn ra từ ngày 1 tháng 9 năm 2021 đến ngày 16 tháng 9 năm 2021. Đội ngũ của chúng tôi đã xem xét kỹ lưỡng từng bài dự thi.
10.000 USD tiền thưởng#
Bài dự thi tốt nhất trong mỗi hạng mục đã nhận toàn bộ giải thưởng trị giá 2000.00 USD (2000.00 USD) từ Ultralytics cho hạng mục đó.
5 hạng mục#
Với sự hỗ trợ của cộng đồng tuyệt vời, trước đó chúng tôi đã tạo 5 hạng mục đại diện cho những kịch bản triển khai thực tế phổ biến nhất của các model Ultralytics YOLOv5, bao gồm Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, CPU máy tính để bàn và các thiết bị Android Edge.
Bài dự thi#
Những người tham gia đã tạo một repository GitHub công khai cho bài dự thi của mình, cấp phép cho công trình theo một giấy phép open source và đăng bài dự thi trực tiếp vào một trong 5 thread dự thi EXPORT Competition chính thức để cộng đồng bình chọn. Lưu ý rằng các thread này chỉ dành cho bài dự thi chính thức. Các câu hỏi hoặc bình luận chung được đăng trực tiếp trong thread này hoặc trong một discussion mới. Liên kết đến các bài dự thi:
Những người chiến thắng cuộc thi#
Sau khi cân nhắc kỹ lưỡng, chúng tôi đã chọn ra người chiến thắng cho từng hạng mục trong số năm hạng mục, đại diện cho những kịch bản triển khai thực tế phổ biến nhất của các model Ultralytics YOLOv5. Tất cả người tham gia đã được liên hệ trực tiếp và giải thưởng sau đó được trao cho những người chiến thắng. Hôm nay, chúng tôi rất vui mừng được chia sẻ với bạn những giải pháp tốt nhất!
NVIDIA Jetson Nano#
Giải thưởng: $2000
Google Edge TPU#
Giải thưởng: $2000
Android#
Giải thưởng: $2000
Raspberry Pi#
Giải thưởng: $2000
Không có người chiến thắng *
CPU Intel/AMD#
Giải thưởng: $2000
Không có người chiến thắng *
*Các bài dự thi trong hạng mục này không đáp ứng bộ yêu cầu tối thiểu ở từng tiêu chí đánh giá. Vì vậy, lần này không có người chiến thắng nào được chọn cho hạng mục này; tuy nhiên, trong tương lai sẽ còn nhiều cơ hội để những người tham gia tiếp tục tranh tài.
Chúc mừng những người chiến thắng! Hãy nhớ xem các repository của họ.
"Thư viện Ultralytics YOLOv5 thật tuyệt vời - thư viện được cập nhật gần như hằng ngày, các model hoạt động tốt và trải nghiệm người dùng không ngừng được cải thiện. Phần lớn nghiên cứu của tôi liên quan đến việc triển khai ML trên các thiết bị nhúng, và trước đây tôi đã từng làm việc với EdgeTPU, vì vậy đây có vẻ là một thử thách thú vị." Josh Veitch-Michaelis
Chúng tôi cũng muốn gửi lời cảm ơn đặc biệt đến tất cả mọi người đã tham gia Export Competition! Chúng tôi thật may mắn khi có nhiều thành viên giá trị trong cộng đồng open-source. Chính những đóng góp của tất cả các bạn đã làm nên một cộng đồng tuyệt vời.
Hãy luôn tuyệt vời và tiếp tục sáng tạo! 🚀
Chấm điểm#
Các bài dự thi của Export Competition được đánh giá dựa trên một số tiêu chí: tính đơn giản và khả năng tái lập của phương thức export, chất lượng tài liệu, chất lượng export, cũng như tốc độ và độ chính xác của các model đã export. Sau đó, các bài dự thi được chấm điểm bởi cả đội ngũ Ultralytics và cộng đồng.
Chất lượng Export (20%)#
Phương thức export đơn giản nhất sẽ có ít bước nhất, yêu cầu ít đối số/tham số nhất, sử dụng ít package được import nhất và có thể thực thi với lượng code nhỏ nhất.
Chất lượng tài liệu (20%)#
Bài dự thi cần được tài liệu hóa đầy đủ bằng một file submission markdown. Mỗi bước cần được giải thích, bao gồm thiết lập/yêu cầu, mọi cài đặt/đối số, các bước export và thiết lập môi trường triển khai, nếu có.
Chất lượng bài dự thi (20%)#
Mọi khía cạnh của quá trình export và triển khai, bắt đầu từ model yolov5s.pt chính thức, đều phải được đưa vào. Đối với các môi trường yêu cầu điều kiện đặc biệt như Jetson Nano, tất cả package và/hoặc Docker image phải được cung cấp và tài liệu hóa. Đối với việc triển khai trên Android, cũng phải bao gồm một ứng dụng tham chiếu Android. Bài dự thi phải bao gồm 100% những gì cần thiết để export và sử dụng đầy đủ một model YOLOv5.
Tốc độ và độ chính xác của model được triển khai (40%)#
Các model được triển khai cần trả về kết quả inference gần như giống hệt các model YOLOv5 PyTorch chính thức (tức là inference với python detect.py --weights yolov5s.pt). Độ chính xác của các giải pháp được triển khai sẽ được phân tích trên một tập test hold-out gồm các hình ảnh Ultralytics không công khai. Tốc độ cũng rất quan trọng, trong đó các giải pháp triển khai nhanh nhất sẽ được ưu tiên đáng kể. Đối với Android, các bản export sang các delegate GPU, NNAPI và Hexagon sẽ nhận được điểm cao nhất ở tiêu chí này.
