YOLOv5 В версии 6.1 он стал еще сильнее!

Будучи пионерами в области компьютерного зрения и машинного обучения, компания Ultralytics с радостью сообщает о последних разработках нашей флагманской технологии YOLO (You Only Look Once). В релизе YOLOv5 v6.1 мы доработали нашу архитектуру, чтобы повысить простоту, скорость и прочность, гарантируя, что наша технология останется на переднем крае инноваций. Наш последний релиз в октябре 2021 года заложил основу для этих достижений, и теперь мы с гордостью представляем эти важнейшие обновления, которые переопределяют удобство использования и производительность YOLO.

Важные обновления

Продолжая неустанно стремиться к совершенству в области Vision AI, вот те новаторские улучшения, которые ты найдешь в YOLOv5 v6.1:

• TensorRT Поддержка: Улучшена интеграция для экспорта моделей TensorFlow, Keras, TFLite и TF.js с помощью python export.py --include saved_model pb tflite tfjs(#5699 by @imyhxy). Это важное событие, так как NVIDIA's TensorRT - это высокопроизводительный оптимизатор выводов глубокого обучения и среда выполнения, которая обеспечивает низкую задержку и высокую пропускную способность для приложений глубокого обучения.
• TensorFlow Поддержка Edge TPU ⭐ НОВИНКА: Представляем новую более компактную модель YOLOv5n (1,9M params), которая по сложности стоит ниже YOLOv5s (7,5M params), но при этом блещет способностью экспортировать данные в размер INT8 всего лишь 2,1 МБ. Это особенно идеально для ультралегких мобильных решений, позволяющих донести мощное машинное обучение до самого края технологий(#3630 by @zldrobit).
• OpenVINO Поддержка: YOLOv5 ONNX models are now compWith OpenVINO, models can now harness full power of Intel CPU and integrated GPUs for a versatile array of applications(#6057 by @glenn-jocher).
• Бенчмарки для экспорта: Мы представили новый бенчмарк для оценки mAP (Mean Average Precision) и скорости во всех форматах экспорта YOLOv5 с помощью python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt. В настоящее время он работает на процессорах, но в будущих обновлениях мы планируем расширить его, чтобы включить в него бенчмарки GPU (#6613 by @glenn-jocher).
• Гиперпараметры: В наши гиперпараметры была внесена незначительная, но крайне важная корректировка - в hyp-scratch-large.yaml коэффициент скорости обучения (lrf) был уменьшен с 0,2 до 0,1(#6525 by @glenn-jocher).
• Обучение: Планировщик скорости обучения (LR) по умолчанию был обновлен до одноциклового линейного, заменив предыдущий одноцикловый на косинусный, для улучшения результатов обучения(#6729 by @glenn-jocher).

Раскрывая весь спектр нашей поддержки различных форматов, YOLOv5 теперь официально работает с 11 форматами, поддерживая не только экспорт, но и вывод с помощью detect.py и PyTorch Hub , а также валидацию для профилирования mAP и скорости:

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

Вместе для всеобщего искусственного интеллекта

В Ultralytics нами движет не просто желание быть лидером, а страсть к участию и вкладу в жизнь общества. Семья YOLOv5 сыграла важную роль в нашем путешествии, поддерживая нас и в триумфах, и в трудностях. Это обновление - коллективный триумф, представляющий собой тяжелую работу 271 пиарщика из 48 новых участников. Мы остаемся верны нашей миссии демократизации ИИ, делая его доступным и работоспособным для всех.

Присоединяйся к революции искусственного интеллекта Vision

Мы постоянно ищем таланты, чтобы пополнить наши ряды, и приглашаем к сотрудничеству в наших проектах с открытым исходным кодом. Если тебе интересно стать частью самой новаторской команды по разработке ИИ, изучи нашу страницу карьеры или подумай о вкладе в YOLOv5.

От энтузиастов искусственного интеллекта к самому популярному обнаружению объектов 2022 года

В этом году наш репозиторий Ultralytics/ YOLOv5 достиг значительного рубежа, обогнав по общему количеству звезд на GitHub репозиторий Джозефа Редмона pjreddie/darknet YOLOv3, который теперь может похвастаться более чем 22,4 тыс. звезд. Это свидетельствует о доверии и энтузиазме сообщества, и это мотивирует нас продолжать расширять границы Vision AI. Для нас большая честь продолжать наследие You Only Look Once.

Посети наш репозиторийYOLOv5 на GitHub, чтобы получить исчерпывающую информацию о новом релизе, и присоединяйся к активному сообществу энтузиастов обнаружения объектов YOLO .

Ощути магию YOLO без кода

Но это еще не все! Если ты новичок в компьютерном зрении или просто предпочитаешь работать без кода, Ultralytics HUB - это твой пропуск. Узнай, как использовать YOLO и технологию компьютерного зрения с помощью нескольких простых кликов. Узнай больше, посетив сайт Ultralytics HUB - Your Doorway to AI, и начни свой путь в компьютерном зрении.