Ultralytics YOLOv5 A v6.0 está aqui!

A nossa última atualização chegou a 12 de outubro de 2021 e é o primeiro grande lançamento desde abril de 2021. A versão v6.0 traz melhorias significativas que reduzem os requisitos de memória durante o treino, aumentam a precisão durante a implementação e optimizam o desempenho do tempo de execução em toda a gama de modelos YOLOv5 .

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O resultado para os engenheiros de ML e cientistas de dados é que YOLOv5 fornece agora uma solução Vision AI mais poderosa e é ainda mais fácil de treinar e implementar do que nunca. Foram efectuadas várias actualizações aos backbones do modelo com base nos resultados empíricos dos esforços de I&D do Ultralytics .

As modificações incluem novos módulos e melhorias nos módulos existentes que se combinam para produzir modelos mais rápidos, mais pequenos e mais precisos.

Mas não teríamos conseguido fazer isto sozinhos! Este lançamento incorpora 465 PRs de 73 contribuidores de todo o mundo, todos a colaborar em conjunto para ultrapassar os limites da IA. Vê as nossas directrizes de contribuição de código aberto se quiseres saber mais ou contribuir tu próprio.

Esta versão traz centenas de pequenas alterações que se acumulam para fazer uma diferença real, demasiadas para entrar em detalhes, mas alguns dos principais destaques são:

• Roboflow Integração ⭐ NOVO: Treina modelos YOLOv5 diretamente em qualquer conjunto de dados Roboflow com a nossa nova integração! Esta integração fornece uma conexão perfeita entre os teus conjuntos de dados Roboflow e os teus treinos YOLOv5 .(#4975 por @Jacobsolawetz)
• Modelos YOLOv5n 'Nano' ⭐ NOVO: Novo modelo YOLOv5n mais pequeno (1.9M params) abaixo do YOLOv5s (7.5M params), exporta para 2.1 MB INT8, ideal para soluções móveis ultraleves.(#5027 por @glenn-jocher)
• TensorFlow e Keras: TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js exportação de modelos agora totalmente integrada em YOLOv5 para transições perfeitas do treinamento para a implantação.(#1127 por @zldrobit)
• OpenCV DNN: YOLOv5 Os modelosONNX são agora compatíveis com o OpenCV DNN e o ONNX Runtime para fornecer aos utilizadores ainda mais opções de destino de implementação.(#4833 por @jebastin-nadar)
• Arquitetura do modelo: Os backbones actualizados são ligeiramente mais pequenos, mais rápidos e mais precisos, e requerem menos memória GPU durante o treino.

Considerações finais

Pouco mais de um ano após o lançamento de YOLOv5, a nossa tecnologia de deteção de objectos de última geração está agora a caminho de se tornar a IA de visão mais adorada do mundo. Com a ajuda de centenas de colaboradores e o feedback de milhares de utilizadores, estamos a criar ferramentas que são eficazes e fáceis de utilizar, e a nossa nova versão v6.0 é o próximo passo emocionante nesta viagem.

Vai ao nosso repositório GitHub de código aberto para começares a utilizar o YOLOv5 hoje mesmo! https://github.com/ultralytics / yolov5

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