YOLOv5 La versione 6.1 è appena diventata più forte!

In qualità di pionieri nel campo della computer vision e dell'apprendimento automatico, Ultralytics è entusiasta di annunciare gli ultimi sviluppi della nostra tecnologia di punta YOLO (You Only Look Once). Con la versione YOLOv5 v6.1, abbiamo perfezionato la nostra architettura per migliorare la semplicità, la velocità e la resistenza, assicurando che la nostra tecnologia rimanga all'avanguardia dell'innovazione. La nostra ultima release dell'ottobre 2021 ha gettato le basi per questi progressi e ora siamo orgogliosi di presentare questi aggiornamenti fondamentali che ridefiniscono l'usabilità e le prestazioni di YOLO.

Aggiornamenti importanti

Continuando la nostra incessante ricerca dell'eccellenza nella Vision AI, ecco i miglioramenti rivoluzionari che troverai in YOLOv5 v6.1:

• TensorRT supporto: Miglioramento dell'integrazione per le esportazioni di modelli TensorFlow, Keras, TFLite e TF.js utilizzando python export.py --include saved_model pb tflite tfjs(#5699 di @imyhxy). Si tratta di una pietra miliare importante, poiché NVIDIA's TensorRT è un ottimizzatore di inferenza per l'apprendimento profondo ad alte prestazioni e un runtime che offre una bassa latenza e un alto rendimento per le applicazioni di apprendimento profondo.
• TensorFlow Supporto per Edge TPU ⭐ NOVITÀ: Introduzione del nuovo modello YOLOv5n più piccolo (1,9M di parametri) che si colloca al di sotto di YOLOv5s (7,5M di parametri) in termini di complessità, ma che brilla per la sua capacità di esportare in un formato INT8 di soli 2,1 MB. Questo è particolarmente ideale per le soluzioni mobili ultraleggere, che portano il potente apprendimento automatico ai confini della tecnologia(#3630 di @zldrobit).
• OpenVINO supporto: YOLOv5 I modelliONNX sono ora compCon OpenVINO, i modelli possono ora sfruttare tutta la potenza delle CPU e delle GPU integrate di Intel per una gamma versatile di applicazioni(#6057 di @glenn-jocher).
• Benchmark delle esportazioni: Abbiamo introdotto un nuovo strumento di benchmarking per valutare la mAP (Mean Average Precision) e la velocità in tutti i formati di esportazione di YOLOv5 con python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. Attualmente funziona sulle CPU, ma abbiamo intenzione di estendere questo strumento per includere i benchmark di GPU nei prossimi aggiornamenti(#6613 di @glenn-jocher).
• Iperparametri: C'è stato un aggiustamento minore ma cruciale ai nostri iperparametri: in hyp-scratch-large.yaml il fattore di apprendimento (lrf) è stato ridotto da 0,2 a 0,1(#6525 di @glenn-jocher).
• Formazione: Lo scheduler predefinito del tasso di apprendimento (LR) è stato aggiornato a un ciclo lineare, sostituendo il precedente ciclo con il coseno, per migliorare i risultati dell'addestramento(#6729 di @glenn-jocher).

Svelando l'intero spettro del nostro supporto tra i diversi formati, YOLOv5 ora funziona ufficialmente con 11 formati, supportando non solo l'esportazione ma anche l'inferenza con detect.py e PyTorch Hub , e la convalida per profilare mAP e velocità:

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

Insieme per l'AI di tutti

Noi di Ultralytics siamo spinti non solo dal desiderio di essere leader, ma anche dalla passione di partecipare e contribuire alla comunità. La famiglia di YOLOv5 è stata determinante nel nostro percorso, sostenendoci sia nei trionfi che nelle sfide. Questo aggiornamento è un trionfo collettivo, che rappresenta il duro lavoro di 271 PR di 48 nuovi collaboratori. Siamo impegnati nella nostra missione di democratizzare l'IA, rendendola accessibile e operativa per tutti.

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Siamo continuamente alla ricerca di talenti che si uniscano alle nostre fila e invitiamo a collaborare ai nostri progetti open-source. Se sei interessato a far parte del più innovativo team di AI, esplora la nostra pagina delle carriere o prendi in considerazione l'idea di contribuire a YOLOv5.

Dagli appassionati di AI al rilevamento degli oggetti più popolari del 2022

Quest'anno, il nostro repository Ultralytics/ YOLOv5 ha raggiunto una pietra miliare significativa superando pjreddie/darknet YOLOv3 di Joseph Redmon nel numero totale di stelle GitHub, vantando ora oltre 22,4k stelle. Questo testimonia la fiducia e l'entusiasmo della comunità e ci spinge a continuare a spingere i confini della Vision AI. Siamo profondamente onorati di portare avanti l'eredità di You Only Look Once.

Visita il nostro repository GitHub YOLOv5 per avere tutti i dettagli sulla nuova versione e unisciti alla vivace comunità di appassionati di rilevamento degli oggetti di YOLO .

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