Ultralytics YOLOv5 Phiên bản 6.0 đã có mặt!

Bản cập nhật mới nhất của chúng tôi đã ra mắt vào ngày 12 tháng 10 năm 2021 và là bản phát hành chính đầu tiên kể từ tháng 4 năm 2021. Bản phát hành v6.0 mang đến những cải tiến đáng kể giúp giảm yêu cầu bộ nhớ trong quá trình đào tạo, tăng độ chính xác trong quá trình triển khai và tối ưu hóa hiệu suất thời gian chạy trên toàn bộ phạm vi YOLOv5 các mô hình.

‍

‍

Kết quả cho các kỹ sư ML và nhà khoa học dữ liệu là YOLOv5 giờ đây cung cấp giải pháp Vision AI mạnh mẽ hơn, và thậm chí còn dễ dàng đào tạo và triển khai hơn bao giờ hết. Nhiều bản cập nhật cho xương sống mô hình đã được thực hiện dựa trên kết quả thực nghiệm của Ultralytics Nỗ lực nghiên cứu và phát triển.

Các sửa đổi bao gồm các mô-đun mới và các cải tiến cho các mô-đun hiện có kết hợp để tạo ra các mô hình nhanh hơn, nhỏ hơn và chính xác hơn.

Tuy nhiên, chúng tôi không thể tự mình thực hiện điều này! Bản phát hành này kết hợp 465 PR từ 73 người đóng góp từ khắp nơi trên thế giới, tất cả cùng nhau hợp tác để thúc đẩy các ranh giới của AI. Xem hướng dẫn đóng góp mã nguồn mở của chúng tôi nếu bạn muốn tìm hiểu thêm hoặc tự mình đóng góp.

Bản phát hành này mang đến hàng trăm thay đổi nhỏ, tích lũy lại tạo ra sự khác biệt thực sự, quá nhiều để đi vào chi tiết, nhưng một vài điểm nổi bật chính là:

• Tích hợp Roboflow ⭐ MỚI: Đào tạo YOLOv5 mô hình trực tiếp trên bất kỳ Roboflow bộ dữ liệu với tích hợp mới của chúng tôi! Tích hợp này cung cấp kết nối liền mạch giữa Roboflow các tập dữ liệu và của bạn YOLOv5 đào tạo. ( #4975 của @Jacobsolawetz )
  ‍
• Mô hình YOLOv5n 'Nano' ⭐ MỚI: Mô hình YOLOv5n (1.9M tham số) nhỏ hơn mới bên dưới YOLOv5s (7.5M tham số), xuất ra kích thước INT8 2.1 MB, lý tưởng cho các giải pháp di động siêu nhẹ. (#5027 bởi @glenn-jocher)
  ‍
• TensorFlow và Keras : TensorFlow , Keras, TFLite , TF Xuất mô hình .js hiện được tích hợp đầy đủ vào YOLOv5 để chuyển đổi liền mạch từ đào tạo sang triển khai. ( #1127 của @zldrobit )
  ‍
• Mạng nơ-ron nhân tạo OpenCV : YOLOv5 ONNX các mô hình hiện nay tương thích với cả hai OpenCV DNN và ONNX Thời gian chạy cung cấp cho người dùng nhiều tùy chọn đích triển khai hơn. ( #4833 của @jebastin-nadar )
  ‍
• Kiến trúc mô hình : Xương sống được cập nhật nhỏ hơn một chút, nhanh hơn và chính xác hơn, và yêu cầu ít hơn GPU trí nhớ trong quá trình đào tạo.

Kết luận

Hơn một năm một chút sau khi phát hành YOLOv5 Công nghệ phát hiện vật thể tiên tiến của chúng tôi hiện đang trên đường trở thành AI thị giác được yêu thích nhất thế giới. Với sự hỗ trợ của hàng trăm cộng tác viên và phản hồi từ hàng ngàn người dùng, chúng tôi đang tạo ra các công cụ vừa hiệu quả vừa dễ sử dụng, và phiên bản v6.0 mới của chúng tôi là bước tiến thú vị tiếp theo trong hành trình này.

Hãy truy cập kho lưu trữ GitHub nguồn mở của chúng tôi để bắt đầu sử dụng YOLOv5 hôm nay! https://github.com/ ultralytics / yolov5