YOLOv5 在 v6.1 中变得更强大了！
探索 Ultralytics 推出的 YOLOv5 v6.1，获取视觉 AI 的尖端增强功能，包含对 TensorRT、TensorFlow Edge TPU 的支持等。
作为计算机视觉和机器学习领域的先驱，Ultralytics 非常高兴地宣布我们旗舰级 YOLO (You Only Look Once) 技术的最新进展。随着 YOLOv5 v6.1 的发布，我们对架构进行了微调，以提升简洁性、速度和强度，确保我们的技术始终处于创新的最前沿。我们在 2021 年 10 月发布的上一版本为这些进展奠定了基础，现在我们很自豪地推出这些重新定义 YOLO 可用性和性能的关键更新。
重要更新#
为了继续在 Vision AI 领域不懈追求卓越，以下是你将在 YOLOv5 v6.1 中发现的突破性增强功能：
- TensorRT 支持：改进了对 TensorFlow、Keras、TFLite 和 TF.js 模型导出的集成，使用 python export.py --include saved_model pb tflite tfjs (#5699由 @imyhxy 贡献)。这是一个重要的里程碑，因为 NVIDIA 的 TensorRT 是一个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和高吞吐量。
- TensorFlow Edge TPU 支持 ⭐ NEW：推出了全新的更小巧的 YOLOv5n (1.9M 参数) 模型，其复杂度低于 YOLOv5s (7.5M 参数)，但在导出仅 2.1 MB 的 INT8 大小方面表现卓越。这特别适合超轻量级移动解决方案，将强大的机器学习带到技术的最前沿 (#3630由 @zldrobit 贡献)。
- OpenVINO 支持：YOLOv5 ONNX 模型现已兼容。借助 OpenVINO，模型现在可以充分利用 Intel CPU 和集成 GPU 的强大功能，适用于各种用途的应用程序 (#6057由 @glenn-jocher 贡献)。
- 导出基准测试：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（平均精度均值）和速度。目前该工具在 CPU 上运行，我们计划在未来的更新中将其扩展到包含 GPU 基准测试 (#6613由 @glenn-jocher 贡献)。
- 超参数：我们的超参数进行了一项微小但关键的调整——在 hyp-scratch-large.yaml 中，学习率因子 (lrf) 从 0.2 降至 0.1 (#6525由 @glenn-jocher 贡献)。
- 训练：默认学习率 (LR) 调度器已更新为单周期线性，取代了之前的余弦单周期，以改善训练结果 (#6729由 @glenn-jocher 贡献)。
为了展示我们对不同格式的全方位支持，YOLOv5 现在正式支持 11 种格式。这不仅支持导出，还支持通过 detect.py 和 PyTorch Hub 进行推理，以及通过验证来评估 mAP 和速度：
- ✅ PyTorch
- ✅ TorchScript
- ✅ ONNX
- ✅ OpenVINO
- ✅ TensorRT
- ✅ CoreML
- ✅ TensorFlow SavedModel
- ✅ TensorFlow GraphDef
- ✅ TensorFlow Lite
- ✅ TensorFlow Edge TPU
- ✅ TensorFlow.js
共同为大众打造 AI#
在 Ultralytics，驱动我们的不仅是引领潮流的愿望，更是参与和回馈社区的热情。YOLOv5 家族在我们走过的历程中发挥了核心作用，陪伴我们度过了成功与挑战。这次更新是一场共同的胜利，代表了来自 48 位新贡献者的 271 个 PR 的辛勤工作。我们坚守使 AI 民主化的使命，让每个人都能轻松接触并使用它。
加入 Vision AI 革命#
我们不断寻找人才加入我们的队伍，并欢迎大家参与我们的开源项目合作。如果你有兴趣成为最具突破性的 AI 团队的一员，请浏览我们的招聘页面或考虑为 YOLOv5 做贡献。
从 AI 爱好者到 2022 年最受欢迎的目标检测#
今年，我们的 Ultralytics/YOLOv5 仓库在 GitHub star 总数上超越了 Joseph Redmon 的 pjreddie/darknet YOLOv3，达到了一个重要的里程碑，目前拥有超过 22.4k 个 star。这证明了社区的信任与热情，也激励着我们不断突破视觉 AI 的边界。我们深感荣幸能将 You Only Look Once 的传奇传承下去。
访问我们的 YOLOv5 GitHub 仓库以获取关于新版本的详细信息，并加入充满活力的 YOLO 目标检测爱好者社区。
体验零代码 YOLO 的魔力#
还有更多内容！如果你是计算机视觉的新手，或者只是更喜欢无需编写代码的体验，Ultralytics HUB 就是你的入口。只需轻松点击几下，即可探索如何利用 YOLO 和计算机视觉技术。访问 Ultralytics HUB - 开启你的 AI 之门了解更多信息，并开启你的计算机视觉之旅。
