YOLOv5がv6.1でさらにパワーアップ!

ウルトラリティクスチーム

3分で読める

2022年2月22日

TensorRT、TensorFlow Edge TPUのサポートなど、ビジョンAIの最先端機能を強化したUltralyticsのYOLOv5 v6.1をぜひお試しください。

YOLOv5 v6.1リリース

コンピュータビジョンと機械学習のパイオニアとして、Ultralyticsは当社のフラッグシップであるYOLO(You Only Look Once)テクノロジーの最新開発を発表できることを嬉しく思います。YOLOv5 v6.1リリースでは、シンプルさ、スピード、強度を向上させるためにアーキテクチャを微調整し、当社の技術がイノベーションの最前線であり続けることを確実にしました。そして今回、YOLOの使いやすさとパフォーマンスを再定義する重要なアップデートを発表できることを誇りに思います

重要なアップデート

YOLOv5 v6.1では、ビジョンAIの卓越性を追求し続け、画期的な機能強化を実現しました:

  • TensorRTのサポート:python export.py --include saved_model pb tflite tfjs(#5699by @imyhxy)を使ったTensorFlow、Keras、TFLite、TF.jsモデルエクスポートの統合が改善された。NVIDIAのTensorRTは高性能な深層学習推論オプティマイザであり、深層学習アプリケーションに低レイテンシ、高スループットを提供するランタイムであるため、これは重要なマイルストーンである。
  • TensorFlow Edge TPUをサポート⭐ NEW: YOLOv5n (1.9M params)という新しい小型モデルを導入。このモデルは、複雑さではYOLOv5s (7.5M params)を下回るが、わずか2.1MBのINT8サイズにエクスポートできる点で優れている。これは特に超軽量モバイル・ソリューションに最適で、強力な機械学習をテクノロジーの最先端にもたらす(#3630by @zldrobit)。
  • OpenVINOをサポート:YOLOv5 ONNXモデルがOpenVINOに対応し、インテルCPUと統合GPUのパワーをフルに活用できるようになり、多様なアプリケーションに対応できるようになった(#6057by @glenn-jocher).
  • エクスポート・ベンチマーク:python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt を使って、すべての YOLOv5 エクスポートフォーマットの mAP (Mean Average Precision) と速度を評価する新しいベンチマークツールを導入した。現在はCPUで動作していますが、将来のアップデートでGPUベンチマークを含むように拡張する予定です(#6613by @glenn-jocher)。
    ‍。
  • ハイパーパラメータ:hyp-scratch-large.yamlの学習率係数(lrf)が0.2から0.1に引き下げられました(#6525by @glenn-jocher)。
    ↪Cf200D↩
  • トレーニング:デフォルトのLearning Rate (LR)スケジューラーが更新され、以前の1サイクルから1サイクルのリニアに変更されました(#6729by @glenn-jocher)。
YOLOv5 v6.1の特徴

エクスポートだけでなく、detect.pyとPyTorch Hubを使った推論、mAPとスピードのプロファイル検証もサポートしています:

  • PyTorch
  • ✅ トーチスクリプト
  • ONNX
  • ✅ OpenVINO
  • TensorRT
  • ✅ CoreML
  • TensorFlow SavedModel
  • TensorFlow GraphDef
  • TensorFlow Lite
  • TensorFlow Edge TPU
  • ✅ TensorFlow.js

みんなのAIのために

Ultralyticsでは、単にリードしたいという欲求だけでなく、コミュニティに参加し貢献したいという情熱が私たちを動かしています。YOLOv5ファミリーは、私たちの旅において、勝利も挑戦もサポートしてくれました。このアップデートは、48人の新しい貢献者による271のPRの努力の賜物です。私たちは、AIを民主化し、誰もがアクセス可能で実用的なものにするという私たちの使命に全力を尽くします。

ビジョンAI革命に参加しよう

YOLOv5では、オープンソース・プロジェクトでのコラボレーションを募集しています。最も画期的なAIチームの一員になることに興味がある方は、当社の採用ページをご覧になるか、YOLOv5への貢献をご検討ください。

AIマニアから2022年に最も注目される物体検出まで

今年、私たちのUltralytics/YOLOv5リポジトリは、Joseph Redmon氏のpjreddie/darknet YOLOv3を抜き、GitHubのスター総数で22.4kスターを誇るという重要なマイルストーンを達成しました。これはコミュニティからの信頼と熱意の証であり、Vision AIの限界に挑み続ける原動力となっています。私たちは、You Only Look Onceの遺産を継承できることを大変光栄に思っています。

YOLOv5 GitHubリポジトリで新リリースの包括的な詳細をご覧いただき、YOLOオブジェクト検出愛好家の活気あるコミュニティにご参加ください。

コードなしでYOLOの魔法を体験しよう

それだけではありません!コンピュータ・ビジョンが初めての方、または単にコードなしの体験をお望みの方には、Ultralytics HUBが入り口となります。クリック数回でYOLOとComputer Visionテクノロジーを活用する方法を発見してください。詳しくはUltralytics HUB - Your Doorway to AIをご覧ください。

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