No 1º aniversário do Ultralytics YOLOv8 , reflectimos sobre o seu impacto, onde encontrar toda a documentação, como funcionam os modelos de comboios e muito mais!
Hoje, 10 de janeiro de 2024, assinala-se um ano desde o lançamento do Ultralytics YOLOv8e está na altura de celebrar! Foi um ano emocionante de marcos e de ultrapassar os limites do que é possível. Junta-te a nós e revê os destaques de 2023 e o que se segue em 2024.
YOLOv8 foi recebido calorosamente pelos entusiastas da visão computacional e pela comunidade em geral. No ano passado, o pacote Ultralytics foi baixado mais de 20 milhões de vezes, com um recorde de 4 milhões de downloads apenas em dezembro. Glenn Jocher, nosso fundador e CEO, tem o prazer de compartilhar que o interesse no YOLOv8 continua a crescer, com mais de 1.000 trabalhos de inferência iniciados a cada segundo de cada dia!
Para além de suscitar intriga e curiosidade, o YOLOv8 também provou ter impacto em aplicações práticas do mundo real. Este ano, vimos 5 milhões de utilizadores e 15 mil milhões de eventos beneficiarem da YOLOv8 em várias indústrias e domínios. Desde a melhoria dos sistemas de vigilância até aos avanços inovadores nos cuidados de saúde, na agricultura ou no fabrico, o YOLOv8 está a revolucionar as indústrias a nível mundial.
Estamos a trazer o YOLOv8 para mais perto de ti! A nossa documentação está agora disponível em 11 línguas, com mais de 200 páginas de documentação, e está em constante expansão para servir melhor as necessidades da nossa comunidade diversificada! A nossa documentação vai mais além e consiste em guias para os seguintes projectos do mundo real:
Os documentos também ilustram o suporte que o Ultralytics fornece para vários conjuntos de dados. Por exemplo, recentemente, o conjunto de dados Open Images V7 com 600 classes foi adicionado à lista de conjuntos de dados suportados. Além disso, disponibilizamos um modelo pré-treinado para o conjunto de dados Open Images V7 para que possas experimentar!
Para além da utilização de modelos pré-treinados, os utilizadores também procuram soluções de visão computacional personalizadas que resolvam problemas comerciais muito específicos. A capacidade de treinar modelos YOLOv8 em dados personalizados surgiu como uma vantagem significativa, e uma contagem impressionante de 19 milhões de modelos YOLOv8 foram treinados em 2023. Estes modelos foram treinados para várias tarefas, sendo 64% dedicados à deteção de objectos, 20% à segmentação de imagens, 15% à estimativa de pose e 1% à classificação de imagens.
Em parte, estes números são possíveis porque qualquer pessoa pode treinar YOLOv8 graças à plataforma de ML sem código da Ultralytics, Ultralytics HUB - independentemente dos teus conhecimentos de programação. Podes criar e treinar rapidamente modelos avançados sem necessitares de qualquer código em Ultralytics HUB , que está acessível tanto na Web como em dispositivos móveis. Enquanto celebramos os sucessos da YOLOv8, vamos também olhar para trás e ver como a Ultralytics HUB evoluiu ao longo deste último ano.
2023 foi um grande ano para o Ultralytics HUBcom 84 actualizações de versões impactantes, cada uma delas orientando-nos para uma melhor funcionalidade e experiência do utilizador. Revelámos características importantes como o 'Teams' para uma colaboração perfeita, a nossa versão Pro HUB para capacidades melhoradas, um histórico de faturação mais claro para a tua tranquilidade financeira e um novo sistema de feedback do utilizador.
Gerir os teus modelos nunca foi tão fácil. Agora podes comparar e mover modelos quando estás a trabalhar num projeto. Activámos ainda mais formatos para te oferecer opções flexíveis de exportação de modelos e muito mais.
Para além das funcionalidades novas e melhoradas, dedicámos também muito tempo e energia a melhorar as funcionalidades existentes. Por exemplo, graças ao carregamento prioritário, a plataforma arranca tão rápido como um relâmpago. HUBO branding e a experiência do utilizador foram reimaginados para uma experiência visualmente deslumbrante, e o painel de controlo do utilizador tem ligações rápidas e um vídeo de introdução para um início mais suave.
A gestão de chaves API foi renovada para ser ainda mais segura, e a plataforma foi integrada com a aplicação Ultralytics para uma experiência mais fluida. E isto só para mencionar alguns!
À medida que avançamos para 2024, estamos entusiasmados por ver HUB crescer ainda mais com o teu apoio e contributo contínuos. Vamos explorar juntos o que vem a seguir para YOLOv8 !
Descobre os últimos desenvolvimentos, incluindo a versão YOLOv8.1e explora o que está reservado para Ultralytics em 2024!
Mesmo a tempo do primeiro aniversário de YOLOv8, estamos a lançar uma nova ferramenta com capacidade para YOLOv8 chamada Ultralytics Explorer. Esta ferramenta inovadora promete mudar a forma como os utilizadores exploram e interagem com os seus conjuntos de dados. Podes utilizar a API Ultralytics Explorer ou a GUI para filtrar e pesquisar os teus conjuntos de dados utilizando consultas SQL, pesquisa de semelhanças vectoriais e pesquisa semântica.
Uma funcionalidade interessante do Ultralytics Explorer é a correspondência de imagens. Por exemplo, podes selecionar uma imagem no teu conjunto de dados e encontrar todas as imagens no teu conjunto de dados que sejam semelhantes a essa imagem. Isto pode facilitar a compreensão e a gestão do teu conjunto de dados.
Digamos que queres ver todas as imagens de girafas no teu conjunto de dados, podes fazê-lo com alguns cliques! Também suporta a correspondência de várias imagens, ou seja, quando seleccionas várias imagens para correspondência, é calculada a média das imagens.
Também podes escrever consultas SQL para encontrar um número específico de imagens no conjunto de dados com etiquetas específicas. Isto pode ser útil quando quiser ver uma amostra de 10 imagens do conjunto de dados com uma etiqueta como "cão". Ajuda-te a ter uma ideia dos dados que foram anotados.
Outra funcionalidade interessante é a funcionalidade Ask AI. No caso de não seres proficiente em SQL, permite-te utilizar a funcionalidade de consulta sem necessidade de SQL. Por exemplo, podes pedir ao nosso gerador de consultas alimentado por IA para te mostrar 100 imagens com exatamente uma pessoa e 2 cães, e ele irá gerar internamente a consulta e mostrar-te os resultados da mesma.
Ayush Chaurasia, Consultor em Ultralytics, disse: "A melhor parte é que, como a API Ultralytics Explorer em si é de código aberto, podes utilizar a API para criar aplicações para validação de conjuntos de dados, exploração e muito mais. Verifica mais detalhes sobre o Ultralytics Explorer aqui.
YOLOv8 dá um salto significativo ao introduzir a Deteção Orientada de Objectostambém conhecida como OBB. Esta funcionalidade avançada foi concebida para fornecer resultados de deteção precisos, especialmente para objectos em vários ângulos e rotações.
Isto melhora a robustez e a fiabilidade da deteção, especialmente para objectos inclinados, como imagens aéreas de deteção remota e deteção de texto. O OBB destaca-se pela sua capacidade de localizar com precisão os objectos nas imagens, minimizando a inclusão de áreas de fundo. Esta precisão melhora significativamente a classificação dos objectos, reduzindo o ruído de fundo.
Jing Qiu, engenheiro de ML da Ultralytics, partilha as suas ideias sobre a nossa mais recente inovação: "No centro do novo modelo YOLOv8-OBB está a base robusta do nosso modelo de deteção YOLOv8 . Embora incorpore parâmetros e cálculos adicionais, garantimos que a sua velocidade de inferência permanece rápida para aplicações em tempo real, espelhando o desempenho dos nossos modelos de deteção padrão. É de fácil utilização e partilha a mesma API, mas é marcado por um simples sinal 'obb', o que torna extremamente fácil treinar, validar, prever e exportar, à semelhança das nossas outras tarefas.
Também temos o prazer de anunciar a compatibilidade adicional para treinar um modelo no conjunto de dados DOTA v2. Mergulha em mais detalhes aqui e explora como isto expande as capacidades de YOLOv8.
Embora seja essencial adicionar novas tarefas para serem suportadas pelo YOLOv8 , é igualmente vital melhorar e aperfeiçoar as tarefas originais. Fazendo eco deste sentimento, a tarefa de classificação de imagens suportada por YOLOv8 foi melhorada.
Fatih Akyon, engenheiro de ML em Ultralytics, destaca: "Integrámos os aumentos de classificação SOTA nos pipelines de formação Ultralytics . Isto ajuda a melhorar os resultados da classificação. Os modelos de classificação de base yolov8 foram treinados novamente com o novo pipeline."
Para saberes mais sobre a capacidade do YOLOv8para classificar imagens, consulta esta página de documentação.
Um dos principais sucessos do YOLOv8 em 2023 tem sido a quantidade de amor, apoio e contribuições da nossa comunidade. Com mais de 225 contribuições até agora, estamos gratos por cada uma que ajudou a aperfeiçoar e melhorar o YOLOv8. Os teus valiosos contributos levaram-nos a aperfeiçoar e a afinar o YOLOv8, tornando-o mais adaptável e capaz de responder a diferentes necessidades e desafios em diversos sectores.
À medida que entramos em 2024, estamos entusiasmados por expandir o nosso repositório de exemplos contribuídos pelos utilizadores. As tuas contribuições são fundamentais para abordar cenários do mundo real em que a visão computacional pode ser uma solução. Convidamos-te a colaborar, partilhando os teus casos de utilização inovadores, histórias de sucesso e implementações únicas com a comunidade YOLOv8 . As tuas contribuições inspiram outros entusiastas e guiam YOLOv8 para novos patamares.
Juntos, vamos construir um repositório vibrante de exemplos contribuídos pelos utilizadores que mostram a versatilidade do YOLOv8 e reflectem a criatividade da nossa comunidade. Podes encontrar mais exemplos e contribuir para o nosso repositório aqui. Se tiveres alguma dúvida sobre como contribuir, o nosso guia está disponível para te ajudar.
Obrigado pelo teu apoio inabalável e estamos ansiosos por testemunhar o incrível ano que se avizinha para YOLOv8. Fica atento a mais actualizações, inovações e realizações de colaboração. Um brinde a um ano incrível pela frente! 🚀
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