Ultralytics YOLOv5 v6.0 ist da!

Unser neuestes Update erschien am 12. Oktober 2021 und ist die erste größere Version seit April 2021. Release v6.0 bringt bedeutende Verbesserungen, die den Speicherbedarf beim Training senken, die Genauigkeit beim Einsatz erhöhen und die Laufzeitleistung über die gesamte Bandbreite der YOLOv5 Modelle optimieren.

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Das Ergebnis für ML-Ingenieure und Datenwissenschaftler ist, dass YOLOv5 jetzt eine noch leistungsfähigere Vision AI-Lösung bietet und noch einfacher zu trainieren und einzusetzen ist als je zuvor. Auf der Grundlage der empirischen Ergebnisse der Forschungs- und Entwicklungsarbeit von Ultralytics wurden mehrere Updates an den Modell-Backbones vorgenommen.

Zu den Änderungen gehören neue Module und Verbesserungen an bestehenden Modulen, die zusammen schnellere, kleinere und genauere Modelle ergeben.

Das hätten wir aber nicht alleine geschafft! Diese Version enthält 465 PRs von 73 Mitwirkenden aus der ganzen Welt, die alle zusammenarbeiten, um die Grenzen der KI zu erweitern. Wenn du mehr erfahren oder selbst etwas beitragen möchtest, lies unsere Richtlinien für Open-Source-Beiträge.

Diese Version bringt Hunderte von kleinen Änderungen, die sich zu einem echten Unterschied summieren, viel zu viele, um ins Detail zu gehen, aber ein paar der wichtigsten Highlights sind:

• Roboflow Integration ⭐ NEU: Trainiere YOLOv5 Modelle direkt auf jedem Roboflow Datensatz mit unserer neuen Integration! Diese Integration bietet eine nahtlose Verbindung zwischen deinen Roboflow Datensätzen und deinen YOLOv5 Trainings.(#4975 by @Jacobsolawetz)
• YOLOv5n 'Nano'-Modelle ⭐ NEU: Neues kleineres YOLOv5n-Modell (1,9 Mio. Parameter) unter YOLOv5s (7,5 Mio. Parameter), exportiert auf 2,1 MB INT8-Größe, ideal für ultraleichte mobile Lösungen.(#5027 by @glenn-jocher)
• TensorFlow und Keras: TensorFlow Keras, TFLite, TF.js Modellexport ist jetzt vollständig in YOLOv5 integriert, um nahtlose Übergänge vom Training zum Einsatz zu ermöglichen.(#1127 by @zldrobit)
• OpenCV DNN: YOLOv5 ONNX Modelle sind jetzt sowohl mit OpenCV DNN als auch mit ONNX Runtime kompatibel, um den Nutzern noch mehr Einsatzmöglichkeiten zu bieten.(#4833 von @jebastin-nadar)
• Modellarchitektur: Die aktualisierten Backbones sind etwas kleiner, schneller und genauer und benötigen weniger GPU Speicher beim Training.

Schlussgedanken

Etwas mehr als ein Jahr nach der Veröffentlichung von YOLOv5 ist unsere hochmoderne Technologie zur Objekterkennung nun auf dem Weg, die beliebteste KI der Welt zu werden. Mit der Hilfe von Hunderten von Mitarbeitern und dem Feedback von Tausenden von Nutzern haben wir Werkzeuge entwickelt, die sowohl effektiv als auch einfach zu bedienen sind. Unsere neue Version 6.0 ist der nächste spannende Schritt auf dieser Reise.

Gehe zu unserem Open-Source GitHub Repository und fange noch heute an, YOLOv5 zu nutzen! https://github.com/ultralytics / yolov5

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