通过Ultralytics 和Roboflow 的新合作关系，体验无缝YOLOv5 模型训练--增强计算机视觉人工智能开发人员的能力。
我们致力于实现计算机视觉的可访问性，我们非常高兴地宣布与Roboflow 合作，成为YOLOv5 的官方数据集管理和注释工具。
Roboflow的目标是通过简化收集和标注数据、训练模型以及使用主动学习来更快地改进模型的过程，使开发人员能够建立更好的计算机视觉模型。这样，开发人员就可以把更多时间花在特定领域的问题上，而不是机器学习的细枝末节和计算机视觉基础架构上。
Roboflow 一直以来都在支持与我们有共同愿景的开源项目。请务必查看他们于 2020 年 6 月发布的《如何在自定义数据集上训练YOLOv5 》指南。
Ultralytics我们的使命是通过为每位开发人员创建可访问的视觉人工智能工具，让人工智能变得简单。 YOLOv5通过 Vision AI，开发人员可以在自己的项目中开始训练和部署最先进的视觉模型。
Roboflow 和Ultralytics 都有一个共同的愿景，那就是让人工智能变得更简单，它们正在利用各自的独特优势为我们的用户带来更强大的功能。
现在，有了这种新的合作关系，新的帮助即将到来，定制模型的训练将变得前所未有的简单！
YOLOv5 因其在实际应用案例中的简单性和准确性，现已成为世界上最受欢迎的人工智能之一。我们新的Roboflow 集成提供了更加无缝的YOLOv5 培训和部署体验。
现在，您可以使用Roboflow 的pip 软件包，将自定义数据集直接标记并自动导出到YOLOv5 ，以便进行训练，重点是实现主动学习。这样，您就可以避免在计算机视觉细枝末节上花费时间，从而简化 MLOps 流程。
利用机器学习消除所有不必要的工作，让计算机视觉变得像YOLO 一样简单。
通过我们的新版 YOLOv5 Colab 笔记本，您可以轻松地在自定义数据集上训练模型。请按照以下步骤开始操作：
就是这样！
您可以在以下 Roboflow 视频教程中找到更多有用信息。
Roboflow 的最新功能与YOLOv5 的优势相结合，形成了一个功能强大的 MLOps 解决方案。我们对Ultralytics 和Roboflow 通过我们共同的轻松人工智能愿景所带来的可能性感到兴奋，并迫不及待地想看到我们的用户利用我们的新集成创造出什么。
我们期待着听到我们的开发者社区将取得的突破！
