Ultralytics YOLOv5 v6.0 is here!

Bản cập nhật mới nhất của chúng tôi đến vào Tháng Mười 12th, 2021 và là bản phát hành lớn đầu tiên kể từ Tháng Tư 2021. Bản phát hành v6.0 mang lại những cải tiến đáng kể giúp giảm yêu cầu bộ nhớ trong quá trình đào tạo, tăng độ chính xác trong quá trình triển khai và tối ưu hóa hiệu suất thời gian chạy trên toàn bộ phạm vi YOLOv5 Mô hình.

‍

‍

Kết quả cho các kỹ sư ML và nhà khoa học dữ liệu là YOLOv5 hiện cung cấp giải pháp Vision AI mạnh mẽ hơn và thậm chí còn dễ dàng đào tạo và triển khai hơn bao giờ hết. Nhiều cập nhật cho xương sống mô hình đã được thực hiện dựa trên kết quả thực nghiệm của Ultralytics Nỗ lực R&D.

Sửa đổi bao gồm các mô-đun mới và cải tiến cho các mô-đun hiện có kết hợp để tạo ra các mô hình nhanh hơn, nhỏ hơn và chính xác hơn.

Tuy nhiên, chúng tôi không thể tự mình làm điều này! Bản phát hành này kết hợp 465 PR từ 73 người đóng góp từ khắp nơi trên thế giới, tất cả đều hợp tác với nhau để vượt qua ranh giới của AI. Xem nguyên tắc đóng góp nguồn mở của chúng tôi nếu bạn muốn tìm hiểu thêm hoặc tự đóng góp .

Bản phát hành này mang đến hàng trăm thay đổi nhỏ tích lũy để tạo ra sự khác biệt thực sự, quá nhiều để đi vào chi tiết, nhưng một vài điểm nổi bật chính là:

• Roboflow Tích hợp ⭐ MỚI: Tàu hỏa YOLOv5 mô hình trực tiếp trên bất kỳ Roboflow Bộ dữ liệu với sự tích hợp mới của chúng tôi! Sự tích hợp này cung cấp một kết nối liền mạch giữa Roboflow bộ dữ liệu và YOLOv5 Đào tạo. (#4975 bởi @Jacobsolawetz)
• Các mẫu ⭐ YOLOv5n 'Nano' MỚI: Mẫu YOLOv5n (1,9M params) nhỏ hơn mới bên dưới YOLOv5s (7,5M params), xuất sang kích thước INT8 2,1 MB, lý tưởng cho các giải pháp di động siêu nhẹ. (#5027 bởi @glenn-jocher)
• TensorFlow và Keras: TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js xuất mô hình hiện được tích hợp hoàn toàn vào YOLOv5 để chuyển đổi liền mạch từ đào tạo sang triển khai. (#1127 bởi @zldrobit)
• OpenCV DNN:YOLOv5 ONNX các mô hình hiện tương thích với cả OpenCV DNN và ONNX Thời gian chạy để cung cấp cho người dùng nhiều tùy chọn đích triển khai hơn nữa. (#4833 bởi @jebastin-nadar)
• Kiến trúc mô hình: Xương sống được cập nhật nhỏ hơn một chút, nhanh hơn và chính xác hơn và yêu cầu ít hơn GPU bộ nhớ trong quá trình đào tạo.

Kết luận:

Hơn một năm sau khi phát hành YOLOv5, công nghệ phát hiện đối tượng hiện đại của chúng tôi hiện đang trên đường trở thành AI thị giác được yêu thích nhất thế giới. Với sự giúp đỡ của hàng trăm cộng tác viên và phản hồi từ hàng ngàn người dùng, chúng tôi đang tạo ra các công cụ vừa hiệu quả vừa dễ sử dụng và bản phát hành v6.0 mới của chúng tôi là bước thú vị tiếp theo trong hành trình này.

Truy cập kho lưu trữ GitHub mã nguồn mở của chúng tôi để bắt đầu sử dụng YOLOv5 Hôm nay! https://github.com/ultralytics/yolov5

‍