Ultralytics YOLOv5 v6.0 đã ra mắt!

Bản cập nhật mới nhất của chúng tôi được phát hành vào ngày 12 tháng 10 năm 2021 và là bản phát hành lớn 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 training, tăng độ chính xác khi deployment và tối ưu hiệu năng runtime trên toàn bộ dòng model Ultralytics YOLOv5.

Biểu đồ tốc độ so với độ chính xác của Ultralytics YOLOv5 v6.0.

Đối với các kỹ sư ML và data scientist, kết quả là YOLOv5 hiện cung cấp một giải pháp Vision AI mạnh mẽ hơn, đồng thời dễ training và deployment hơn bao giờ hết. Nhiều cập nhật đã được thực hiện cho các backbone của model dựa trên kết quả thực nghiệm từ hoạt động R&D của Ultralytics.

Các thay đổi bao gồm những module mới và các cải tiến cho module hiện có, kết hợp để tạo ra các model nhanh hơn, nhỏ hơn và chính xác hơn.

Tuy nhiên, chúng tôi không thể hoàn thành việc này một mình! Bản phát hành này tích hợp 465 PR từ 73 contributor trên khắp thế giới, cùng cộng tác để thúc đẩy các giới hạn của AI. Hãy xem hướng dẫn đóng góp cho dự án 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, cộng dồn để tạo ra khác biệt thực sự—quá nhiều thay đổi để trình bày chi tiết, nhưng dưới đây là một số điểm nổi bật chính:

• Tích hợp Roboflow ⭐ MỚI: Training model YOLOv5 trực tiếp trên mọi dataset Roboflow với tích hợp mới của chúng tôi! Tích hợp này cung cấp kết nối liền mạch giữa các dataset Roboflow và quá trình training YOLOv5 của bạn. (#4975 bởi @Jacobsolawetz)
• Model YOLOv5n 'Nano' ⭐ MỚI: Model YOLOv5n nhỏ hơn (1.9M params), nằm dưới YOLOv5s (7.5M params), export với kích thước INT8 2.1 MB, lý tưởng cho các giải pháp mobile siêu nhẹ. (#5027 bởi @glenn-jocher)
• TensorFlow và Keras: Tính năng export model TensorFlow, Keras, TFLite và TF.js hiện đã được tích hợp đầy đủ vào YOLOv5, giúp chuyển đổi liền mạch từ training sang deployment. (#1127 bởi @zldrobit)
• OpenCV DNN: Các model YOLOv5 ONNX hiện tương thích với cả OpenCV DNN và ONNX Runtime, cung cấp cho người dùng nhiều tùy chọn đích deployment hơn nữa. (#4833 bởi @jebastin-nadar)
• Kiến trúc model: Các backbone được cập nhật nhỏ hơn, nhanh hơn và chính xác hơn một chút, đồng thời yêu cầu ít GPU memory hơn trong quá trình training.

Suy ngẫm cuối cùng#

Hơn một năm sau khi phát hành YOLOv5, công nghệ object detection tiên tiến nhất của chúng tôi đang trên đà trở thành Vision AI được yêu thích nhất thế giới. Với sự hỗ trợ của hàng trăm cộng tác viên và phản hồi từ hàng nghìn người dùng, chúng tôi đang tạo ra những công cụ vừa hiệu quả vừa dễ sử dụng, và bản phát hành v6.0 mới là bước tiến thú vị tiếp theo trên hành trình này. Hãy truy cập repository GitHub mã nguồn mở của chúng tôi để bắt đầu sử dụng YOLOv5 ngay hôm nay! Repository GitHub của YOLOv5