YOLOv5 La v6.1 est encore plus forte !

En tant que pionnier dans le domaine de la vision par ordinateur et de l'apprentissage automatique, Ultralytics est heureux d'annoncer les derniers développements de sa technologie phare YOLO (You Only Look Once). Avec la version YOLOv5 v6.1, nous avons affiné notre architecture pour améliorer la simplicité, la vitesse et la solidité, en veillant à ce que notre technologie reste à la pointe de l'innovation. Notre dernière version d' octobre 2021 a jeté les bases de ces avancées, et nous sommes maintenant fiers de présenter ces mises à jour cruciales qui redéfinissent la convivialité et les performances de YOLO's.

Mises à jour importantes

Poursuivant notre quête incessante d'excellence en matière d'IA de la vision, voici les améliorations révolutionnaires que tu trouveras dans YOLOv5 v6.1 :

• TensorRT support: Intégration améliorée pour les exportations de modèles TensorFlow, Keras, TFLite, et TF.js en utilisant python export.py --include saved_model pb tflite tfjs(#5699 par @imyhxy). Il s'agit d'une étape importante car NVIDIA's TensorRT est un optimiseur d'inférence et un moteur d'exécution de deep learning haute performance qui offre une faible latence et un débit élevé pour les applications de deep learning.
• TensorFlow Prise en charge Edge TPU ⭐ NOUVEAU: Présentation du nouveau modèle YOLOv5n (1,9M params), plus petit, qui se situe en dessous de YOLOv5s (7,5M params) en termes de complexité, mais qui brille par sa capacité à exporter vers une taille INT8 d'à peine 2,1 Mo. Ce modèle est particulièrement idéal pour les solutions mobiles ultralégères, apportant un apprentissage automatique puissant à la pointe de la technologie(#3630 par @zldrobit).
• OpenVINO support: YOLOv5 Les modèlesONNX sont désormais compAvec OpenVINO, les modèles peuvent désormais exploiter toute la puissance des CPU Intel et des GPU intégrés pour une gamme polyvalente d'applications(#6057 by @glenn-jocher).
• Benchmarks d'exportation: Nous avons introduit un nouvel outil de benchmarking pour évaluer la mAP (Mean Average Precision) et la vitesse sur tous les formats d'exportation YOLOv5 avec python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. Fonctionnant actuellement sur les CPU, nous prévoyons de l'étendre pour inclure les benchmarks GPU dans les prochaines mises à jour(#6613 par @glenn-jocher).
• Hyperparamètres: Un ajustement mineur mais crucial a été apporté à nos hyperparamètres - dans hyp-scratch-large.yaml, le facteur de taux d'apprentissage (lrf) a été réduit de 0,2 à 0,1(#6525 par @glenn-jocher).
• Formation: L'ordonnanceur de taux d'apprentissage (TA) par défaut a été mis à jour à un cycle linéaire, remplaçant le précédent à un cycle avec cosinus, pour améliorer les résultats de la formation(#6729 par @glenn-jocher).

Dévoilant le spectre complet de notre prise en charge des différents formats, YOLOv5 fonctionne désormais officiellement avec 11 formats, prenant en charge non seulement l'exportation mais aussi l'inférence avec detect.py et PyTorch Hub , ainsi que la validation pour profiler le mAP et la vitesse :

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

Ensemble pour l'IA de tous

À Ultralytics, nous sommes animés non seulement par le désir de diriger, mais aussi par la passion de participer et de contribuer à la communauté. La famille YOLOv5 a joué un rôle déterminant dans notre parcours, en nous soutenant dans les triomphes comme dans les défis. Cette mise à jour est un triomphe collectif, représentant le travail acharné de 271 PR de 48 nouveaux contributeurs. Nous restons fidèles à notre mission de démocratiser l'IA, en la rendant accessible et opérationnelle pour tout le monde.

Rejoins la révolution de l'IA de Vision

Nous sommes continuellement à la recherche de talents pour rejoindre nos rangs et invitons à des collaborations sur nos projets open-source. Si tu souhaites faire partie de l'équipe la plus révolutionnaire en matière d'IA, explore notre page de carrières ou envisage de contribuer à YOLOv5.

Des enthousiastes de l'IA à la détection d'objets la plus populaire de 2022.

Cette année, notre dépôt Ultralytics/ YOLOv5 a franchi une étape importante en dépassant le dépôt pjreddie/darknet YOLOv3 de Joseph Redmon dans le nombre total d'étoiles GitHub, avec désormais plus de 22,4k étoiles. Cela témoigne de la confiance et de l'enthousiasme de la communauté, et nous motive à continuer à repousser les limites de Vision AI. Nous sommes profondément honorés de perpétuer l'héritage de You Only Look Once.

Visite notre dépôt GitHub YOLOv5 pour obtenir des détails complets sur la nouvelle version et rejoins la communauté dynamique des passionnés de la détection d'objets YOLO .

Vis la magie de YOLO sans code

Mais ce n'est pas tout ! Si tu es novice en matière de vision par ordinateur ou si tu préfères simplement une expérience sans code, Ultralytics HUB est ta porte d'entrée. Découvre comment exploiter les technologies YOLO et Computer Vision en quelques clics. Pour en savoir plus, visite le site Ultralytics HUB - Your Doorway to AI et commence ton voyage dans le domaine de la vision par ordinateur.