YOLOv5 在 v6.1 中变得更加强大！

作为计算机视觉和机器学习领域的先驱，Ultralytics 很高兴地宣布我们的旗舰产品YOLO （只看一次）技术的最新进展。随着YOLOv5 .1 版本的发布，我们对架构进行了微调，以提高简洁性、速度和强度，确保我们的技术始终处于创新前沿。我们于 2021 年 10 月发布的上一个版本为这些进步奠定了基础，现在我们自豪地推出这些重要更新，重新定义了YOLO 的可用性和性能。

重要更新

YOLOv5 .1 将继续不懈追求视觉人工智能的卓越性，为您带来突破性的增强功能：

• 支持TensorRT ：使用python export.py --include saved_model pbTFLite tfjs(#5699by @imyhxy)，改进了对TensorFlow、Keras、TFLite 和TF.js 模型导出的集成。这是一个重要的里程碑，因为NVIDIA）的TensorRT 是一款高性能深度学习推理优化器和运行时，可为深度学习应用提供低延迟、高吞吐量。
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• TensorFlow EdgeTPU 支持 ⭐ 新功能：推出新的较小 YOLOv5n（1.9M 参数）模型，其复杂性低于 YOLOv5s（7.5M 参数），但其导出 INT8 大小仅为 2.1 MB 的能力却让人眼前一亮。这对于超轻型移动解决方案来说尤为理想，可将强大的机器学习功能带到技术的最前沿（#3630，作者：@zldrobit）。
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• 支持OpenVINO ：有了OpenVINO，模型现在可以充分利用Intel CPU 和集成 GPUONNX 强大功能，实现各种应用(#6057by @glenn-jocher)。
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• 导出基准：我们引入了一个新的基准测试工具，使用python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt 评估所有YOLOv5 导出格式的mAP （平均精度）和速度。目前在 CPU 上运行，我们计划在未来的更新中将其扩展到GPU 基准（#6613，作者 @glenn-jocher）。
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• 超参数：我们对超参数做了一个微小但至关重要的调整--在 hyp-scratch-largeyaml 中，学习率因子 (lrf) 已从 0.2 降至 0.1（#6525，作者 @glenn-jocher）。
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• 训练: 默认学习率 (LR) 调度器已更新为 one-cycle linear，替换了之前的 one-cycle with cosine，以改进训练结果（#6729 by @glenn-jocher）。

现在，YOLOv5 正式支持 11 种格式，不仅支持导出，还支持使用detect.py 和PyTorch Hub 进行推理，以及对mAP 和速度进行验证：

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

人人共享的 AI

在Ultralytics，我们的动力不仅来自于领导的渴望，更来自于参与和贡献社会的热情。YOLOv5 这个大家庭在我们的发展历程中发挥了重要作用，在我们经历胜利和挑战的过程中给予了我们大力支持。这次更新是一次集体的胜利，代表了来自 48 位新贡献者的 271 位公关人员的辛勤工作。我们致力于实现人工智能民主化的使命，让每个人都能使用和操作人工智能。

加入 Vision AI 革命

我们一直在寻找人才加入我们的行列，并邀请他们就我们的开源项目开展合作。如果您有兴趣成为最具开创性的人工智能团队的一员，请浏览我们的招聘页面或考虑为YOLOv5做出贡献。

从 AI 爱好者到 2022 年最受欢迎的目标检测

今年，我们的YOLOv5代码库在 GitHub 上的星级总数超过了约瑟夫-雷德蒙（Joseph Redmon）的pjreddie/darknet YOLOv3，目前已超过 22.4k 星级，实现了一个重要的里程碑。这充分证明了社区的信任和热情，也激励着我们不断推动视觉人工智能的发展。我们深感荣幸，能将 "You Only Look Once"的传统发扬光大。

访问我们的YOLOv5 GitHub 存储库，了解有关新版本的全面详情，并加入YOLO 对象检测爱好者的活跃社区。

无需密码，体验YOLO 的魔力

还有更多！如果您是计算机视觉的新手，或者只是喜欢无代码体验，Ultralytics HUB 就是您的入口。只需轻松点击几下，就能了解如何利用YOLO 和计算机视觉技术。了解更多信息，请访问Ultralytics HUB - 您通往人工智能的大门，开始您的计算机视觉之旅。