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Ultralytics YOLOv8 ターン1:躍進と革新の年

Ultralytics YOLOv8 の1周年を記念して、その影響力、すべてのドキュメントの入手先、鉄道模型の作り方など、さまざまなことを振り返る!

今日、2024年1月10日は Ultralytics YOLOv8そして、それを祝う時だ!マイルストーンと可能性の限界を押し広げるエキサイティングな1年でした。2023年のハイライトを振り返り、2024年には何が待っているのかを一緒に考えましょう。

YOLOv8 2023年のインパクトを振り返る

初年度のデータYOLOv8
図1.1900万YOLOv8 2023年に訓練されたモデル


YOLOv8 は、熱心なコンピュータビジョン愛好家やコミュニティ全体から温かく迎えられた。過去1年間で Ultralyticsパッケージは2000万回以上ダウンロードされ、12月だけで400万回という記録的なダウンロード数を達成しました。弊社の創設者兼CEOであるグレン・ジョーチャーは、YOLOv8 への関心が高まり続けており、毎日毎秒1,000件以上の推論ジョブが開始されていることを嬉しく思っています! 

YOLOv8 、興味と好奇心を呼び起こすだけでなく、実用的な実世界での応用においても、そのインパクトの大きさが証明されている。今年、私たちは様々な業界や領域において、500万人のユーザーと150億のイベントがYOLOv8 。監視システムの改善から、ヘルスケア、農業、製造業における革新的な進歩まで、YOLOv8 は世界中の産業に革命をもたらしています。

YOLOv8'sドキュメントを拡張する

私たちはYOLOv8 をより身近なものにしています!私たちのドキュメントは、現在11ヶ国語、200以上のドキュメントページで利用可能であり、私たちの多様なコミュニティのニーズに応えるために継続的に拡大しています!私たちのドキュメントは、それ以上のものであり、以下の実世界のプロジェクトのためのガイドで構成されています:

ドキュメントには、Ultralytics が提供する様々なデータセットのサポートも示されている。例えば、最近、600クラスを持つOpen Images V7データセットがサポートされているデータセットのリストに追加されました。さらに、Open Images V7データセットの学習済みモデルを利用できるようにしましたので、お試しください!

カスタム訓練YOLOv8 モデルの作成

事前に訓練されたモデルを使用するだけでなく、ユーザーは非常に特定のビジネス問題を解決するカスタムコンピュータビジョンソリューションも求めている。カスタムデータでYOLOv8 モデルを訓練する機能は、重要な利点として浮上しており、2023年には1,900万YOLOv8 という驚異的な数のモデルが訓練された。これらのモデルは様々なタスクのために訓練されており、64%が物体検出、20%が画像セグメンテーション、15%が姿勢推定、1%が画像分類に使用されている。 

この数字は、Ultralytics' ノーコードMLプラットフォームのおかげで、誰でもYOLOv8 、 Ultralytics HUB- コーディングの専門知識に関係なく。ウェブでもモバイルでもアクセス可能なUltralytics HUB では、コードを必要とせずに高度なモデルを素早く作成し、トレーニングすることができる。YOLOv8 の成功を祝うと同時に、Ultralytics HUB がこの1年でどのように進化したかを振り返ってみましょう。

Ultralytics HUB2023年の成長

2023年は Ultralytics HUB84ものインパクトのあるバージョンアップが行われ、それぞれがより良い機能とユーザーエクスペリエンスに向けて舵を切りました。シームレスなコラボレーションのための「Teams」、機能強化のためのProHUB バージョン、経済的な安心のための明確な請求履歴、新しいユーザー・フィードバック・システムなどの主要機能を発表しました。

モデルの管理がかつてないほど簡単になりました。プロジェクト作業中にモデルを比較したり、移動したりできるようになりました。さらに、より多くのフォーマットに対応し、柔軟なモデルエクスポートオプションを提供します。

新しく改良された機能以外にも、多くの時間とエネルギーが既存の機能の改良に費やされている。例えば、優先ローディングのおかげで、プラットフォームは稲妻のように速く起動する。HUBまた、ユーザーダッシュボードにはクイックリンクとイントロビデオが追加され、よりスムーズなスタートが可能になった。 

APIキー管理はより安全なものに刷新され、プラットフォームはUltralytics Appと統合され、よりスムーズなやり取りができるようになりました。これはほんの一例に過ぎない!

Ultralytics HUB ユーザー用スクリーン
図2.強化されたユーザー・ダッシュボード:クイックリンクとイントロビデオでスムーズなスタート。


2024年に向けて、皆様の継続的なご支援とご意見により、HUB がさらに成長することを楽しみにしています。YOLOv8 の次の展開を一緒に探っていきましょう! 

2024年、YOLOv8 。

.1リリースを含む YOLOv8.1リリース2024年のUltralytics !

エクスプローラーUltralytics エクスプローラー

YOLOv8 の一周年に合わせ、私たちはUltralytics Explorer という新しいYOLOv8 対応ツールを発表します。この革新的なツールは、ユーザーがデータセットを探索し、操作する方法を変えることを約束する。Ultralytics エクスプローラー API または GUI のいずれかを使用して、SQL クエリ、ベクトル類似性検索、セマンティック検索を使用して、データセットのフィルタリングと検索を行うことができる。 

Ultralytics Explorerのエキサイティングな機能のひとつに、画像マッチングがあります。例えば、データセット内の画像を選択すると、その画像に類似したデータセット内の画像をすべて見つけることができます。これにより、データセットの理解や管理が容易になります。 

図3.新しいUltralytics Explorer


例えば、データセットに含まれるキリンの写真をすべて見たいとします!また、複数画像のマッチングもサポートしています。つまり、マッチングする複数の画像を選択すると、その画像の平均が計算されます。

SQLクエリを書いて、データセットから特定のラベルを持つ画像を指定した数だけ探し出すこともできます。これは、データセットから「犬」のようなラベルを持つ10枚の画像のサンプルを見たいときに便利です。アノテーションが付けられたデータを把握するのに役立ちます。 

もうひとつのエキサイティングな機能は、Ask AI機能だ。万が一、あなたがSQLに精通していない場合、SQLを必要とせずにクエリ機能を使用することができます。例えば、AIを搭載したクエリージェネレーターに、1人の人物と2匹の犬が写っている画像を100枚表示するよう依頼すると、内部でクエリーを生成し、クエリー結果を表示します。 

Ultralytics のアドバイザー、アユシュ・チャウラシア氏は、「最も優れている点は、Ultralytics エクスプローラ API 自体がオープンソースであるため、API を使用してデータセットの検証や探索などのアプリケーションを作成できることです」と述べている。Ultralytics エクスプローラーの詳細は こちら.

新しいYOLOv8 タスク:指向オブジェクト検出

YOLOv8 を導入することで、大きな飛躍を遂げた。 オリエンテッド・オブジェクト検出OBBとしても知られている。この先進的な機能は、特に様々な角度や回転を持つオブジェクトに対して正確な検出結果を提供するように設計されています。 

これにより、特に空撮リモートセンシング画像やテキスト検出のような傾斜のある対象物に対する検出のロバスト性と信頼性が向上します。OBBは、背景領域の混入を最小限に抑え、画像内の物体を正確に特定する能力で際立っています。この精度は、背景ノイズを低減することにより、物体分類を大幅に向上させます。

OBB(Oriented Bounding Boxes)によるヨットの空撮シーン
図4.OBB(Oriented Bounding Boxes)を使った空撮シーンの例。


Ultralytics新しいYOLOv8-OBBモデルの中核には、当社のYOLOv8 検出モデルの堅牢な基盤があります。新しい -OBBモデルの中核には、私たちの 検出モデルの堅牢な基盤があります。追加のパラメータと計算が組み込まれていますが、私たちの標準的な検出モデルのパフォーマンスを反映し、リアルタイム・アプリケーション向けに推論速度が迅速であることを保証しています。このモデルはユーザーフレンドリーで、同じAPIを共有しているが、シンプルな'obb'記号でマークされており、他のタスクと同様に、学習、検証、予測、エクスポートが非常に簡単である。

また、DOTA v2データセットでモデルをトレーニングするための互換性も追加されました。詳細は 詳細はこちら をご覧いただき、YOLOv8 の機能がどのように拡張されたかをご確認ください。

改良された画像分類モデル

YOLOv8 がサポートする新しいタスクを追加することは不可欠であるが、元のタスクを改善・強化することも同様に不可欠である。この気持ちを反映して、YOLOv8 がサポートする画像分類タスクが改良された。

Ultralytics 、MLエンジニアのFatih Akyon氏は次のように強調する。「SOTAの分類補強をUltralytics のトレーニングパイプラインに統合しました。これは分類スコアの向上に役立ちます。ベースとなるyolov8-分類モデルは、新しいパイプラインで再トレーニングされました。"

画像分類の実行
図5.画像の分類を示す画像。


YOLOv8の画像分類能力については、こちらをご覧ください。 このドキュメントページをご覧ください。 

ユーザーからの投稿例を受け付けています!

YOLOv8 in 2023の主な成功のひとつは、私たちのコミュニティからの愛情、サポート、そして貢献の多さです。これまでに225件以上のご寄稿をいただき、YOLOv8 の改良と向上に貢献できたことに感謝しています。皆様からの貴重なご意見をもとに、YOLOv8 の改良と微調整を行い、多様な業界のさまざまなニーズや課題に対応できるようにしました。 

2024年を迎えるにあたり、私たちはユーザー投稿例のリポジトリを拡張することに興奮しています。コンピュータ・ビジョンが解決策となり得る実世界のシナリオに取り組む上で、皆様の貢献は極めて重要です。私たちは、あなたの革新的な使用例、成功談、ユニークな実装をより広いYOLOv8 コミュニティと共有することで、協力することをお勧めします。あなたの貢献は、熱心な仲間を刺激し、YOLOv8 を新たな高みへと導きます。

一緒に、YOLOv8 の多用途性を紹介し、私たちのコミュニティの創造性を反映する、ユーザーが投稿した例の活気あるリポジトリを構築しましょう。より多くの例を見つけ、リポジトリに貢献することができます。 こちら.投稿について質問がある場合は ガイドがあります。

皆様の揺るぎないご支援に感謝いたします。YOLOv8 のこれからの素晴らしい1年に立ち会えることを楽しみにしています。さらなる最新情報、革新、そして協力的な成果にご期待ください。素晴らしい一年にしましょう!🚀

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