In occasione del primo anniversario di Ultralytics YOLOv8 riflettiamo sul suo impatto, su dove trovare tutta la documentazione, sui modelli di treno e molto altro ancora!
Oggi, 10 gennaio 2024, ricorre un anno dal lancio di Ultralytics YOLOv8ed è ora di festeggiare! È stato un anno entusiasmante, ricco di pietre miliari e di progressi verso il limite del possibile. Ripercorri con noi i momenti salienti del 2023 e le prossime novità del 2024.
YOLOv8 è stato accolto calorosamente dagli appassionati di computer vision e dalla comunità in generale. Nell'ultimo anno, il pacchetto Ultralytics è stato scaricato più di 20 milioni di volte, con un record di 4 milioni di download solo nel mese di dicembre. Glenn Jocher, il nostro fondatore e CEO, è lieto di annunciare che l'interesse per YOLOv8 continua a crescere, con oltre 1.000 lavori di inferenza avviati ogni secondo di ogni giorno!
Oltre a suscitare curiosità e interesse, YOLOv8 ha anche dimostrato di avere un impatto nelle applicazioni pratiche del mondo reale. Quest'anno abbiamo visto 5 milioni di utenti e 15 miliardi di eventi beneficiare di YOLOv8 in diversi settori e ambiti. Dal miglioramento dei sistemi di sorveglianza ai progressi innovativi nel settore sanitario, agricolo o manifatturiero, YOLOv8 sta rivoluzionando i settori a livello globale.
Stiamo avvicinando YOLOv8 a te! La nostra documentazione è ora disponibile in 11 lingue, con oltre 200 pagine di documenti, ed è in continua espansione per soddisfare al meglio le esigenze della nostra comunità! La nostra documentazione va oltre e consiste in guide per i seguenti progetti reali:
I documenti illustrano anche il supporto che Ultralytics fornisce a diversi set di dati. Ad esempio, recentemente è stato aggiunto all'elenco dei dataset supportati il dataset Open Images V7 con 600 classi. Inoltre, abbiamo reso disponibile un modello pre-addestrato per il dataset Open Images V7 che potrai provare!
Oltre all'utilizzo di modelli pre-addestrati, gli utenti cercano anche soluzioni di computer vision personalizzate per risolvere problemi aziendali molto specifici. La capacità di addestrare modelli YOLOv8 su dati personalizzati è emersa come un vantaggio significativo e nel 2023 sono stati addestrati ben 19 milioni di modelli YOLOv8 . Questi modelli sono stati addestrati per diversi compiti, con il 64% dedicato al rilevamento degli oggetti, il 20% alla segmentazione delle immagini, il 15% alla stima della posa e l'1% alla classificazione delle immagini.
In parte, questi numeri sono possibili perché chiunque può addestrare YOLOv8 grazie alla piattaforma di ML no-code di Ultralytics, Ultralytics HUB - indipendentemente dalle proprie competenze di codifica. Puoi creare e addestrare rapidamente modelli avanzati senza bisogno di codice su Ultralytics HUB , che è accessibile sia su web che su mobile. Mentre celebriamo i successi di YOLOv8, guardiamo anche a come Ultralytics HUB si è evoluta nel corso di quest'ultimo anno.
Il 2023 è stato un grande anno per Ultralytics HUB, con 84 aggiornamenti di versione di grande impatto, ognuno dei quali ci ha portato a migliorare le funzionalità e l'esperienza degli utenti. Abbiamo presentato caratteristiche importanti come "Teams" per una collaborazione senza soluzione di continuità, la nostra versione Pro HUB con funzionalità avanzate, uno storico delle fatture più chiaro per la tua tranquillità finanziaria e un nuovo sistema di feedback per gli utenti.
Gestire i tuoi modelli non è mai stato così facile. Ora puoi confrontare e spostare i modelli quando lavori a un progetto. Abbiamo abilitato un numero ancora maggiore di formati per offrirti opzioni flessibili di esportazione dei modelli e molto altro ancora.
Oltre alle nuove funzionalità, sono state impiegate molte energie per migliorare quelle esistenti. Ad esempio, grazie al caricamento prioritario, la piattaforma si avvia velocemente come un fulmine. HUBIl branding e l'UX sono stati ripensati per un'esperienza visivamente straordinaria e la dashboard dell'utente è dotata di collegamenti rapidi e di un video introduttivo per un avvio più fluido.
La gestione delle chiavi API è stata rinnovata per essere ancora più sicura e la piattaforma è stata integrata con l'app Ultralytics per un'esperienza di scambio più fluida. E questo solo per citarne alcuni!
Mentre ci avviamo verso il 2024, siamo entusiasti di vedere HUB crescere ulteriormente grazie al tuo continuo supporto e al tuo contributo. Esploriamo insieme il futuro di YOLOv8 !
Scopri gli ultimi sviluppi, tra cui la versione YOLOv8.1e scopri cosa c'è in serbo per Ultralytics nel 2024!
Giusto in tempo per il primo anniversario di YOLOv8, stiamo per lanciare un nuovo strumento abilitato a YOLOv8 chiamato Ultralytics Explorer. Questo strumento innovativo promette di cambiare il modo in cui gli utenti esplorano e interagiscono con i loro set di dati. Puoi usare l'API di Ultralytics Explorer o la GUI per filtrare e cercare i tuoi set di dati usando query SQL, ricerca di similarità vettoriale e ricerca semantica.
Una funzione interessante di Ultralytics Explorer è la corrispondenza delle immagini. Ad esempio, puoi selezionare un'immagine del tuo set di dati e trovare tutte le immagini del tuo set di dati che sono simili a questa immagine. In questo modo la comprensione e la gestione del tuo set di dati possono essere più semplici.
Se vuoi vedere tutte le immagini di giraffe presenti nel tuo set di dati, puoi farlo con pochi clic! Supporta anche la corrispondenza di immagini multiple: quando selezioni più immagini da abbinare, viene calcolata la media delle immagini.
Puoi anche scrivere query SQL per trovare un numero specifico di immagini nel dataset con etichette specifiche. Questo può essere utile quando vuoi vedere un campione di 10 immagini del dataset con un'etichetta come "cane". Ti aiuta a farti un'idea dei dati che sono stati annotati.
Un'altra caratteristica interessante è la funzione Ask AI. Nel caso in cui tu non sia esperto di SQL, ti permette di utilizzare la funzione di interrogazione senza dover ricorrere all'SQL. Ad esempio, puoi chiedere al nostro generatore di query con intelligenza artificiale di mostrarti 100 immagini con esattamente una persona e due cani; il generatore genererà internamente la query e ti mostrerà i risultati.
Ayush Chaurasia, consulente di Ultralytics, ha dichiarato: "La parte migliore è che, poiché l'API di Ultralytics Explorer è open source, è possibile utilizzare l'API per creare applicazioni per la convalida dei set di dati, l'esplorazione e altro ancora". Per maggiori dettagli su Ultralytics Explorer qui.
YOLOv8 fa un significativo passo avanti introducendo Rilevamento di oggetti orientatinoto anche come OBB. Questa funzione avanzata è stata progettata per fornire risultati di rilevamento precisi, in particolare per gli oggetti con diverse angolazioni e rotazioni.
Questo migliora la robustezza e l'affidabilità del rilevamento, soprattutto per gli oggetti inclinati come le immagini di telerilevamento aereo e il rilevamento di testi. L'OBB si distingue per la sua capacità di individuare con precisione gli oggetti nelle immagini, riducendo al minimo l'inclusione di aree di sfondo. Questa precisione migliora significativamente la classificazione degli oggetti riducendo il rumore di fondo.
Jing Qiu, ML Engineer di Ultralytics, condivide con noi le ultime innovazioni: "Il cuore del nuovo modello YOLOv8-OBB è costituito dalle solide fondamenta del nostro modello di rilevamento YOLOv8 . Pur incorporando parametri e calcoli aggiuntivi, ci siamo assicurati che la sua velocità di inferenza rimanga rapida per le applicazioni in tempo reale, rispecchiando le prestazioni dei nostri modelli di rilevamento standard. È facile da usare e condivide la stessa API, ma è contrassegnato da un semplice segno "obb", che lo rende estremamente facile da addestrare, convalidare, prevedere ed esportare, in modo simile alle altre attività.'
Siamo inoltre entusiasti di annunciare l'aggiunta della compatibilità per l'addestramento di un modello sul dataset DOTA v2. Per maggiori dettagli qui e scopri come questo amplia le capacità di YOLOv8.
Se l'aggiunta di nuovi compiti supportati da YOLOv8 è essenziale, è altrettanto fondamentale migliorare e potenziare i compiti originali. Facendo eco a questo sentimento, il compito di classificazione delle immagini supportato da YOLOv8 è stato migliorato.
Fatih Akyon, ML Engineer di Ultralytics, sottolinea: "Abbiamo integrato gli aumenti della classificazione SOTA nelle pipeline di formazione di Ultralytics . Questo aiuta a migliorare i punteggi di classificazione. I modelli di classificazione di base di yolov8 sono stati riqualificati con la nuova pipeline".
Per saperne di più sulla capacità di YOLOv8di classificare le immagini, dai un'occhiata a questa pagina dei documenti.
Uno dei principali successi di YOLOv8 nel 2023 è stato l'amore, il supporto e i contributi della nostra comunità. Con oltre 225 contributi finora, siamo grati a tutti coloro che hanno contribuito a perfezionare e migliorare YOLOv8. I tuoi preziosi contributi ci hanno spinto a perfezionare e a mettere a punto YOLOv8, rendendolo più adattabile e rispondente alle diverse esigenze e sfide dei vari settori.
In vista del 2024, siamo entusiasti di ampliare il nostro archivio di esempi forniti dagli utenti. I tuoi contributi sono fondamentali per affrontare gli scenari del mondo reale in cui la computer vision può essere una soluzione. Ti invitiamo a collaborare condividendo con la comunità di YOLOv8 i tuoi casi d'uso innovativi, le tue storie di successo e le tue implementazioni uniche. I tuoi contributi ispirano gli altri appassionati e guidano YOLOv8 verso nuovi traguardi.
Insieme, costruiamo un repository vivace di esempi forniti dagli utenti che mostrino la versatilità di YOLOv8 e riflettano la creatività della nostra comunità. Puoi trovare altri esempi e contribuire al nostro archivio qui. Se hai delle domande su come contribuire, la nostra guida è a tua disposizione per aiutarti.
Ti ringraziamo per il tuo incrollabile supporto e non vediamo l'ora di assistere all'incredibile anno che ci aspetta su YOLOv8. Rimani sintonizzato per ulteriori aggiornamenti, innovazioni e collaborazioni. Un anno fantastico! 🚀
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