YOLOv5 vừa mạnh hơn trong phiên bản v6.1!

Ultralytics vui mừng công bố những phát triển mới nhất trong công nghệ YOLO (Bạn chỉ nhìn một lần) chủ lực của chúng tôi. Với bản phát hành YOLOv5 v6.1, chúng tôi đã tinh chỉnh kiến trúc để nâng cao tính đơn giản, tốc độ và sức mạnh. Bản phát hành trước vào tháng 10 năm 2021 đã đặt nền móng cho những cải tiến này; giờ đây, chúng tôi tự hào giới thiệu các cập nhật giúp cải thiện khả năng sử dụng và hiệu suất của YOLO.

Các cập nhật quan trọng#

Dưới đây là những cải tiến chính có trong YOLOv5 v6.1:

• Hỗ trợ TensorRT: Xuất, suy luận và xác thực TensorRT bằng python export.py --include engine (#5699 của @imyhxy). Đây là một cột mốc quan trọng vì TensorRT của NVIDIA là trình tối ưu hóa và môi trường thực thi suy luận học sâu hiệu năng cao, mang lại độ trễ thấp và thông lượng cao cho các ứng dụng học sâu.
• Hỗ trợ TensorFlow Edge TPU ⭐ MỚI: Xuất Edge TPU cho thiết bị Google Coral bằng python export.py --include edgetpu (#3630 của @zldrobit). Kết hợp với model YOLOv5n nhỏ hơn (1.9M tham số) được giới thiệu trong v6.0, có thể xuất với kích thước INT8 chỉ 2.1 MB, giải pháp này đặc biệt phù hợp với các ứng dụng di động siêu nhẹ.
• Hỗ trợ OpenVINO: Xuất OpenVINO bằng python export.py --include openvino. Với OpenVINO, model hiện có thể khai thác toàn bộ sức mạnh của CPU và GPU tích hợp của Intel cho nhiều ứng dụng khác nhau (#6057 của @glenn-jocher).
• Benchmark xuất model: Chúng tôi đã giới thiệu công cụ benchmark mới để đánh giá mAP (độ chính xác trung bình) và tốc độ trên mọi định dạng xuất YOLOv5 bằng python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. Hiện công cụ hoạt động trên CPU; chúng tôi dự định bổ sung benchmark GPU trong các bản cập nhật tương lai (#6613 của @glenn-jocher).
• Hyperparameter: Chúng tôi đã điều chỉnh nhỏ nhưng quan trọng đối với hyperparameter — trong hyp-scratch-large.yaml, hệ số learning rate (lrf) được giảm từ 0.2 xuống 0.1 (#6525 bởi @glenn-jocher).
• Training: Scheduler Learning Rate (LR) mặc định đã được cập nhật thành one-cycle tuyến tính, thay thế one-cycle cosine trước đây để cải thiện kết quả training (#6729 bởi @glenn-jocher).

YOLOv5 hiện chính thức hỗ trợ 11 định dạng, không chỉ hỗ trợ xuất model mà còn hỗ trợ suy luận bằng detect.py và PyTorch Hub, cũng như xác thực để đánh giá mAP và tốc độ:

• ✅ PyTorch
• ✅ TorchScript
• ✅ ONNX
• ✅ OpenVINO
• ✅ TensorRT
• ✅ CoreML
• ✅ TensorFlow SavedModel
• ✅ TensorFlow GraphDef
• ✅ TensorFlow Lite
• ✅ TensorFlow Edge TPU
• ✅ TensorFlow.js

AI dành cho tất cả mọi người#

Tại Ultralytics, động lực của chúng tôi không chỉ là mong muốn dẫn đầu mà còn là niềm đam mê tham gia và đóng góp cho cộng đồng. Dòng YOLOv5 đóng vai trò quan trọng trong hành trình của chúng tôi, đồng hành qua cả những thành công lẫn thách thức. Bản cập nhật này là thành quả chung, ghi nhận nỗ lực của 271 PR từ 48 người đóng góp. Chúng tôi cam kết theo đuổi sứ mệnh phổ cập AI, giúp mọi người có thể tiếp cận và ứng dụng AI.

Tham gia cuộc cách mạng Vision AI#

Chúng tôi luôn tìm kiếm nhân tài gia nhập đội ngũ và chào đón sự hợp tác trong các dự án mã nguồn mở. Nếu bạn muốn tham gia đội ngũ AI của chúng tôi, hãy xem trang tuyển dụng hoặc cân nhắc đóng góp cho YOLOv5.

Từ những người đam mê AI đến mô hình phát hiện đối tượng phổ biến nhất năm 2022#

Năm nay, repository Ultralytics/YOLOv5 đã đạt một cột mốc quan trọng khi vượt qua pjreddie/darknet YOLOv3 của Joseph Redmon về tổng số sao GitHub, hiện đạt hơn 22.4k sao. Đây là minh chứng cho niềm tin và sự nhiệt tình của cộng đồng, đồng thời tiếp thêm động lực để chúng tôi tiếp tục mở rộng giới hạn của Vision AI. Chúng tôi vô cùng vinh dự được tiếp nối di sản You Only Look Once.

Truy cập kho lưu trữ GitHub YOLOv5 của chúng tôi để xem thông tin toàn diện về bản phát hành mới và tham gia cộng đồng sôi nổi gồm những người đam mê phát hiện đối tượng bằng YOLO.

Trải nghiệm sức mạnh của YOLO mà không cần viết mã#

Nhưng còn nữa! Nếu bạn mới tìm hiểu về Thị giác máy tính hoặc đơn giản là muốn trải nghiệm không cần code, Ultralytics HUB chính là cánh cửa dành cho bạn. Khám phá cách khai thác công nghệ YOLO và thị giác máy tính chỉ với vài cú nhấp chuột. Tìm hiểu thêm tại Ultralytics HUB - Cánh cửa bước vào AI và bắt đầu hành trình khám phá Thị giác máy tính.