YOLOv5 vừa trở nên mạnh mẽ hơn trong phiên bản v6.1!
Khám phá YOLOv5 v6.1 của Ultralytics để nhận các cải tiến vượt trội về thị giác máy tính AI, bao gồm hỗ trợ TensorRT, TensorFlow Edge TPU và nhiều hơn nữa.
Là những người tiên phong trong lĩnh vực thị giác máy tính và học máy, Ultralytics rất vui mừng thông báo những phát triển mới nhất trong công nghệ chủ lực YOLO (You Only Look Once) của chúng tôi. Với bản phát hành YOLOv5 v6.1, chúng tôi đã tinh chỉnh kiến trúc của mình để nâng cao sự đơn giản, tốc độ và sức mạnh, đảm bảo rằng công nghệ của chúng tôi luôn dẫn đầu trong đổi mới. Bản phát hành trước của chúng tôi vào tháng 10 năm 2021 đã đặt nền móng cho những cải tiến này, và giờ đây chúng tôi tự hào giới thiệu các bản cập nhật quan trọng này nhằm định nghĩa lại khả năng sử dụng và hiệu suất của YOLO.
Các Cập Nhật Quan Trọng#
Tiếp nối nỗ lực không ngừng của chúng tôi nhằm đạt đến sự xuất sắc trong Vision AI, đây là những cải tiến mang tính đột phá mà bạn sẽ tìm thấy trong YOLOv5 v6.1:
- Hỗ trợ TensorRT: Cải thiện tích hợp cho việc xuất mô hình TensorFlow, Keras, TFLite và TF.js bằng lệnh python export.py --include saved_model pb tflite tfjs (#5699 bởi @imyhxy). Đây là một cột mốc quan trọng vì TensorRT của NVIDIA là một bộ tối ưu hóa và thời gian chạy suy luận học máy hiệu suất cao mang lại độ trễ thấp và thông lượng cao cho các ứng dụng học máy.
- Hỗ trợ TensorFlow Edge TPU ⭐ MỚI: Giới thiệu mô hình YOLOv5n nhỏ gọn hơn mới (1.9M tham số) nằm dưới YOLOv5s (7.5M tham số) về độ phức tạp, nhưng lại tỏa sáng ở khả năng xuất ra kích thước INT8 chỉ 2.1 MB. Điều này cực kỳ lý tưởng cho các giải pháp di động siêu nhẹ, mang học máy mạnh mẽ đến tận biên của công nghệ (#3630 bởi @zldrobit).
- Hỗ trợ OpenVINO: Các mô hình YOLOv5 ONNX giờ đây đã tương thích. Với OpenVINO, các mô hình giờ đây có thể khai thác toàn bộ sức mạnh của CPU Intel và GPU tích hợp cho một loạt các ứng dụng đa dạng (#6057 bởi @glenn-jocher).
- Đánh giá điểm chuẩn xuất (Export Benchmarks): Chúng tôi đã giới thiệu một công cụ đo điểm chuẩn mới để đánh giá mAP (Mean Average Precision) và tốc độ trên tất cả các định dạng xuất YOLOv5 bằng python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. Hiện đang hoạt động trên CPU, chúng tôi dự định mở rộng điều này để bao gồm các điểm chuẩn GPU trong các bản cập nhật tương lai (#6613 bởi @glenn-jocher).
- Siêu tham số (Hyperparameters): Đã có một điều chỉnh nhỏ nhưng quan trọng đối với các siêu tham số của chúng tôi - trong hyp-scratch-large.yaml, hệ số tốc độ học (lrf) đã được giảm từ 0.2 xuống 0.1 (#6525 bởi @glenn-jocher).
- Huấn luyện: Bộ lập lịch Tốc độ Học (LR) mặc định đã được cập nhật thành tuyến tính một chu kỳ (one-cycle linear), thay thế cho one-cycle trước đó với cosine, nhằm cải thiện kết quả huấn luyện (#6729 bởi @glenn-jocher).
Tiết lộ toàn bộ phạm vi hỗ trợ của chúng tôi trên các định dạng khác nhau, YOLOv5 hiện chính thức hoạt động với 11 định dạng, hỗ trợ không chỉ xuất mà còn cả suy luận với detect.py và PyTorch Hub, cũng như đánh giá để đo mAP và tốc độ:
- ✅ PyTorch
- ✅ TorchScript
- ✅ ONNX
- ✅ OpenVINO
- ✅ TensorRT
- ✅ CoreML
- ✅ TensorFlow SavedModel
- ✅ TensorFlow GraphDef
- ✅ TensorFlow Lite
- ✅ TensorFlow Edge TPU
- ✅ TensorFlow.js
Cùng nhau vì AI cho mọi người#
Tại Ultralytics, chúng tôi được thúc đẩy không chỉ bởi mong muốn dẫn đầu mà còn bởi niềm đam mê tham gia và đóng góp cho cộng đồng. Dòng sản phẩm YOLOv5 đã đóng vai trò thiết yếu trong hành trình của chúng tôi, hỗ trợ chúng tôi vượt qua cả những thành công lẫn thử thách. Bản cập nhật này là một thành công tập thể, đại diện cho sự làm việc chăm chỉ của 271 PR từ 48 cộng tác viên mới. Chúng tôi cam kết thực hiện sứ mệnh dân chủ hóa AI, giúp mọi người đều có thể tiếp cận và vận hành.
Tham gia cuộc cách mạng Vision AI#
Chúng tôi liên tục tìm kiếm nhân tài gia nhập đội ngũ và chào đón các hoạt động hợp tác trong các dự án mã nguồn mở của mình. Nếu bạn quan tâm đến việc trở thành một phần của đội ngũ AI mang tính đột phá nhất, hãy khám phá trang tuyển dụng của chúng tôi hoặc cân nhắc đóng góp cho YOLOv5.
Từ những người đam mê AI đến phương pháp nhận diện vật thể phổ biến nhất năm 2022#
Năm nay, kho lưu trữ Ultralytics/YOLOv5 của chúng tôi đã đạt được cột mốc quan trọng khi vượt qua pjreddie/darknet YOLOv3 của Joseph Redmon về tổng số lượt sao trên GitHub, hiện tự hào có hơn 22.4k sao. Đây là minh chứng cho sự tin tưởng và nhiệt huyết của cộng đồng, và điều này thúc đẩy chúng tôi tiếp tục vượt qua các giới hạn của Vision AI. Chúng tôi vô cùng vinh dự khi tiếp tục di sản You Only Look Once.
Hãy truy cập kho lưu trữ GitHub YOLOv5 của chúng tôi để biết chi tiết toàn diện về bản phát hành mới và tham gia cộng đồng sôi nổi những người đam mê phát hiện đối tượng YOLO.
Trải nghiệm sự kỳ diệu của YOLO mà không cần mã#
Nhưng vẫn còn nữa! Nếu bạn mới làm quen với Thị giác Máy tính hoặc đơn giản là thích trải nghiệm không cần mã (no-code), Ultralytics HUB chính là cánh cửa dẫn lối cho bạn. Khám phá cách khai thác công nghệ YOLO và Thị giác Máy tính chỉ với vài cú nhấp chuột dễ dàng. Tìm hiểu thêm bằng cách truy cập Ultralytics HUB - Your Doorway to AI và bắt đầu hành trình của bạn trong lĩnh vực Thị giác Máy tính.
