YOLOv5 A v6.1 ficou mais forte!

Como pioneiros no domínio da visão computacional e da aprendizagem automática, a Ultralytics tem o prazer de anunciar os mais recentes desenvolvimentos da nossa tecnologia de ponta YOLO (You Only Look Once). Com o lançamento da YOLOv5 v6.1, ajustámos a nossa arquitetura para melhorar a simplicidade, a velocidade e a força, garantindo que a nossa tecnologia permanece na vanguarda da inovação. O nosso último lançamento em outubro de 2021 lançou as bases para estes avanços, e agora temos o orgulho de apresentar estas actualizações cruciais que redefinem a usabilidade e o desempenho do YOLO.

Actualizações importantes

Continuando a nossa busca incessante pela excelência na IA de visão, estas são as melhorias revolucionárias que encontrarás em YOLOv5 v6.1:

• TensorRT suporta: Integração melhorada para exportações de modelos TensorFlow, Keras, TFLite e TF.js usando python export.py --include saved_model pb tflite tfjs(#5699 por @imyhxy). Este é um marco significativo, pois NVIDIA's TensorRT é um otimizador de inferência de aprendizado profundo de alto desempenho e tempo de execução que oferece baixa latência e alto rendimento para aplicativos de aprendizado profundo.
• TensorFlow Edge TPU support ⭐ NOVO: Apresentando o novo modelo YOLOv5n (1.9M params) mais pequeno que fica abaixo do YOLOv5s (7.5M params) em complexidade, mas brilha na sua capacidade de exportar para um tamanho INT8 de apenas 2.1 MB. Isto é particularmente ideal para soluções móveis ultraleves, trazendo uma poderosa aprendizagem automática para o limite da tecnologia(#3630 por @zldrobit).
• OpenVINO suporte: YOLOv5 ONNX modelos são agora compCom OpenVINO, os modelos podem agora aproveitar toda a potência dos CPUs Intel e GPUs integradas para um conjunto versátil de aplicações(#6057 por @glenn-jocher).
• Comparações de exportação: Introduzimos uma nova ferramenta de benchmarking para avaliar o mAP (Mean Average Precision) e a velocidade em todos os formatos de exportação de YOLOv5 com python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. Atualmente funciona em CPUs, mas planeamos estendê-la para incluir benchmarks GPU em futuras actualizações(#6613 by @glenn-jocher).
• Hiperparâmetros: Houve um pequeno mas crucial ajuste nos nossos hiperparâmetros - em hyp-scratch-large.yaml o fator de taxa de aprendizagem (lrf) foi reduzido de 0.2 para 0.1(#6525 por @glenn-jocher).
• Treina: O programador predefinido da Taxa de Aprendizagem (LR) foi atualizado para um ciclo linear, substituindo o anterior ciclo com cosseno, para melhores resultados de treino(#6729 por @glenn-jocher).

Revelando todo o espetro do nosso suporte em diferentes formatos, YOLOv5 funciona agora oficialmente com 11 formatos, suportando não só a exportação, mas também a inferência com detect.py e PyTorch Hub , e a validação para traçar o perfil do mAP e da velocidade:

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

Juntos pela IA de todos

Em Ultralytics, somos movidos não apenas pelo desejo de liderar, mas pela paixão de participar e contribuir para a comunidade. A família YOLOv5 tem sido fundamental na nossa jornada, apoiando-nos tanto nos triunfos como nos desafios. Esta atualização é um triunfo coletivo, representando o trabalho árduo de 271 relações públicas de 48 novos colaboradores. Estamos empenhados na nossa missão de democratizar a IA, tornando-a acessível e operacional para todos.

Junta-te à revolução da IA da Visão

Estamos continuamente à procura de talentos para se juntarem às nossas fileiras e convidamos a colaborações nos nossos projectos de código aberto. Se estiveres interessado em fazer parte da equipa de IA mais inovadora, explora a nossa página de carreiras ou considera contribuir para YOLOv5.

Dos entusiastas da IA à deteção de objectos mais popular de 2022

Este ano, o nosso repositório Ultralytics/ YOLOv5 alcançou um marco significativo ao ultrapassar o pjreddie/darknet YOLOv3 de Joseph Redmon no número total de estrelas do GitHub, contando agora com mais de 22,4 mil estrelas. Isto é uma prova da confiança e do entusiasmo da comunidade e motiva-nos a continuar a alargar os limites da IA de visão. Sentimo-nos profundamente honrados por dar continuidade ao legado do " You Only Look Once ".

Visita o nosso repositório GitHub YOLOv5 para obteres detalhes abrangentes sobre a nova versão e juntares-te à vibrante comunidade de entusiastas da deteção de objectos YOLO .

Experimenta a magia de YOLO sem código

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