通过Ultralytics 和Roboflow 的新合作关系，体验无缝YOLOv5 模型训练--增强计算机视觉人工智能开发人员的能力。
我们致力于实现计算机视觉的可访问性，我们非常高兴地宣布与Roboflow 合作，成为YOLOv5 的官方数据集管理和注释工具。
Roboflow的目标是通过简化收集和标注数据、训练模型以及使用主动学习来更快地改进模型的过程，使开发人员能够建立更好的计算机视觉模型。这样，开发人员就可以把更多时间花在特定领域的问题上，而不是机器学习的细枝末节和计算机视觉基础架构上。
Roboflow has continuously demonstrated their support to open source projects that share our vision. Make sure you check their guide on How to Train YOLOv5 on Custom Dataset, released in June 2020.
Ultralytics我们的使命是通过为每位开发人员创建可访问的视觉人工智能工具，让人工智能变得简单。 YOLOv5通过 Vision AI，开发人员可以在自己的项目中开始训练和部署最先进的视觉模型。
Roboflow 和Ultralytics 都有一个共同的愿景，那就是让人工智能变得更简单，它们正在利用各自的独特优势为我们的用户带来更强大的功能。
现在，有了这种新的合作关系，新的帮助即将到来，定制模型的训练将变得前所未有的简单！
YOLOv5 因其在实际应用案例中的简单性和准确性，现已成为世界上最受欢迎的人工智能之一。我们新的Roboflow 集成提供了更加无缝的YOLOv5 培训和部署体验。
现在，您可以使用Roboflow 的pip 软件包，将自定义数据集直接标记并自动导出到YOLOv5 ，以便进行训练，重点是实现主动学习。这样，您就可以避免在计算机视觉细枝末节上花费时间，从而简化 MLOps 流程。
利用机器学习消除所有不必要的工作，让计算机视觉变得像YOLO 一样简单。
通过我们的新版 YOLOv5 Colab 笔记本，您可以轻松地在自定义数据集上训练模型。请按照以下步骤开始操作：
就是这样！
您可以在以下 Roboflow 视频教程中找到更多有用信息。
Roboflow 的最新功能与YOLOv5 的优势相结合，形成了一个功能强大的 MLOps 解决方案。我们对Ultralytics 和Roboflow 通过我们共同的轻松人工智能愿景所带来的可能性感到兴奋，并迫不及待地想看到我们的用户利用我们的新集成创造出什么。
我们期待着听到我们的开发者社区将取得的突破！
