Упорядочивание операций искусственного интеллекта Custom Vision

Стремясь сделать компьютерное зрение доступным, мы с радостью объявляем о нашем сотрудничестве с Roboflow в качестве официального инструмента управления наборами данных и аннотирования для YOLOv5.

RoboflowЦель компании - дать разработчикам возможность создавать лучшие модели компьютерного зрения, упростив процесс сбора и маркировки данных, обучения модели и использования активного обучения для еще более быстрого улучшения моделей. Таким образом, разработчики смогут уделять больше времени проблемам, связанным с конкретной областью, а не мелочам машинного обучения и инфраструктуре компьютерного зрения.

Roboflow постоянно демонстрирует свою поддержку проектам с открытым исходным кодом, которые разделяют наше видение. Обязательно ознакомься с их руководством "Как обучить YOLOv5 на пользовательских наборах данных", выпущенным в июне 2020 года.

Ultralytics' Миссия заключается в том, чтобы сделать ИИ простым, создавая доступные инструменты Vision AI для каждого разработчика. YOLOv5 позволяет разработчикам начать обучение и развертывание самых современных моделей зрения в своих собственных проектах.

Следуя общему видению простого ИИ, Roboflow и Ultralytics используют свои уникальные преимущества, чтобы предоставить пользователям больше возможностей.
Теперь на горизонте появилась новая помощь благодаря новому партнерству, которое делает обучение пользовательских моделей проще, чем когда-либо прежде!

Представляем новое партнерство, которое упрощает обучение пользовательских моделей

YOLOv5 стал одним из самых популярных ИИ в мире благодаря своей простоте и точности в реальных ситуациях. Наша новая интеграция с Roboflow обеспечивает еще более беспроблемный опыт обучения и внедрения YOLOv5 .  

Теперь ты можешь маркировать и автоматически экспортировать свои пользовательские наборы данных прямо на YOLOv5 для обучения с помощью Roboflow , используя их пакет pip, с упором на активное обучение. Таким образом, ты сможешь оптимизировать свой процесс MLOps, избежав траты времени на мелочи компьютерного зрения.
Устрани всю ненужную работу с машинным обучением, чтобы сделать компьютерное зрение таким же простым, как, скажем, YOLO.

С чего начать?

Мы упростили обучение твоих моделей на пользовательских наборах данных с помощью нашего нового блокнота YOLOv5 Colab. Чтобы начать, выполни следующие шаги:

1. Открой блокнот Colab YOLOv5 с пользовательским обучением.
2. pip install roboflow , чтобы начать использовать твои наборы данных Roboflow .
3. Экспортируй свой проект из Roboflow в нужный тебе формат
4. Для пользовательского обучения будет сгенерирован фрагмент кода
5. Скопируй/вставь фрагмент из своего аккаунта в указанное место в блокноте

Вуаля!

‍

Больше полезной информации ты найдешь в следующем видеоуроке Roboflow .

Захватывающее время для работы в области компьютерного зрения  

Сочетание новейших функций Roboflow с сильными сторонами YOLOv5 создает невероятно мощное решение для MLOps. Мы рады возможностям, которые открывают Ultralytics и Roboflow благодаря нашему общему видению легкого искусственного интеллекта, и нам не терпится увидеть, что создадут наши пользователи, используя нашу новую интеграцию.

Мы с нетерпением ждем новостей о прорывах, которых добьется наше сообщество разработчиков!

‍