Descobre os vencedores do concurso Ultralytics YOLOv5 Export Competition, que apresenta o melhor da implementação de modelos de IA em vários dispositivos.
Com o objetivo de ajudar todos a treinar e implementar facilmente os melhores modelos de IA de visão, organizámos o nosso primeiro concurso de exportaçãoUltralytics YOLOv5 . Valorizamos estar em contacto com os membros da nossa comunidade de código aberto e ficamos sempre impressionados com as inúmeras aplicações que os utilizadores criam.
O concurso decorreu de 17 de maio de 2021 a 31 de setembro de 2021, às 24:00 UTC. Após esta data, o concurso foi encerrado e as participações posteriores não eram elegíveis para prémios em dinheiro.
A avaliação decorreu de 1 de setembro de 2021 a 31 de setembro de 2021. A nossa equipa analisou minuciosamente cada proposta.
A melhor submissão nas categorias reclamou o prémio total de $2000.00 (2000.00 USD) de Ultralytics para essa categoria.
Com a ajuda da nossa fantástica comunidade, criámos previamente 5 categorias que representam os cenários de implementação mais populares do mundo real para os modelos YOLOv5 , incluindo Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, Desktop CPU e dispositivos Android Edge.
Os nossos participantes criaram um repositório público no Github para a sua candidatura, atribuíram ao seu trabalho uma licença de código aberto e publicaram a sua candidatura diretamente num dos 5 tópicos oficiais de candidaturas ao Concurso EXPORT para permitir que a comunidade votasse. Nota que estes tópicos eram apenas para submissões oficiais. As perguntas ou comentários gerais foram feitos diretamente neste tópico ou numa nova discussão. Ligações para as participações:
Depois de muita reflexão, decidimos quais os vencedores de cada uma das cinco categorias, que representam os cenários de implementação mais populares no mundo real para os modelos YOLOv5 . Todos os participantes foram contactados pessoalmente e os prémios foram depois entregues aos vencedores. Hoje, temos o prazer de finalmente partilhar as melhores soluções contigo!
Prémio: $2000
Prémio: $2000
Prémio: $2000
Prémio: $2000
Não há vencedor *
Prémio: $2000
Não há vencedor *
*Os trabalhos apresentados nesta categoria não corresponderam ao conjunto mínimo de requisitos em cada um dos critérios de avaliação. Por conseguinte, desta vez não foi selecionado nenhum vencedor para esta categoria. No entanto, haverá mais oportunidades para os participantes voltarem a competir no futuro.
Parabéns aos vencedores! Não te esqueças de ver os seus repositórios.
"A biblioteca YOLOv5 é excelente - é actualizada quase diariamente, os modelos funcionam bem e a experiência do utilizador está em constante melhoria. Muita da minha investigação envolve a implementação de ML em dispositivos incorporados, e já tinha trabalhado com o EdgeTPU anteriormente, pelo que este me pareceu um desafio divertido."
Josh Veitch-Michaelis
Também queremos dar um grande grito a todos os que participaram no nosso Concurso de Exportação! Temos a sorte de ter inúmeros membros valiosos na nossa comunidade de código aberto. São as contribuições de todos vós que tornam a nossa comunidade fantástica.
Mantém-te incrível e continua a criar! 🚀
As submissões do concurso de Exportação foram avaliadas com base em vários critérios: simplicidade e reprodutibilidade dos seus métodos de exportação, a qualidade da sua documentação, a qualidade da exportação e a velocidade e precisão dos seus modelos exportados. Estas candidaturas foram depois avaliadas pela equipa do site Ultralytics , bem como pelo feedback da comunidade.
A exportação mais simples terá o menor número de passos, exigirá o menor número de argumentos/parâmetros, utilizará o menor número de pacotes importados e será executável com a menor quantidade de código.
As submissões devem ser bem documentadas utilizando um ficheiro de submissão markdown . Cada passo deve ser explicado, incluindo a configuração/requisitos, quaisquer definições/argumentos, passos de exportação e configuração do ambiente implementado, se aplicável.
Todos os aspectos da exportação e implementação, a partir de um modelo oficial yolov5s.pt, devem ser incluídos. Para ambientes que requerem requisitos especiais, como o Jetson Nano, todos os pacotes e/ou imagens Docker devem ser fornecidos e documentados. Para implementações em Android , deve também ser incluída uma aplicação de referência Android . Um envio deve incluir 100% do que é necessário para exportar e usar totalmente um modelo YOLOv5 .
Os modelos implementados devem apresentar resultados de inferência quase idênticos aos modelos oficiais YOLOv5 PyTorch (ou seja, inferência com python detect.py --weights yolov5s.pt). A exatidão das soluções implementadas será analisada num conjunto de teste de imagens Ultralytics que não estão disponíveis ao público. A velocidade também é muito importante, com as soluções de implementação mais rápidas a serem fortemente favorecidas. Para Android, exporta para GPU, os delegados NNAPI e Hexagon receberão a pontuação mais elevada.
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