YOLOv5 在 v6.1 中变得更加强大！

作为计算机视觉和机器学习领域的先驱，Ultralytics 很高兴地宣布我们的旗舰产品YOLO （You Only Look Once）技术的最新进展。随着YOLOv5 v6.1 版本的发布，我们对架构进行了微调，以提高简洁性、速度和强度，确保我们的技术始终处于创新前沿。我们于 2021 年 10 月发布的上一个版本为这些进步奠定了基础，现在我们自豪地推出这些重要更新，重新定义了YOLO 的可用性和性能。

重要更新

YOLOv5 v6.1 将继续不懈追求视觉人工智能的卓越性，为您提供这些突破性的增强功能：

• TensorRT 支持：使用python export.py --include saved_model pb tflite tfjs(#5699by @imyhxy)，改进了对TensorFlow 、Keras、TFLite 和TF.js 模型导出的集成。这是一个重要的里程碑，因为NVIDIA 的TensorRT 是一个高性能深度学习推理优化器和运行时，可为深度学习应用提供低延迟、高吞吐量。
• TensorFlow 边缘TPU 支持 ⭐ 新功能：推出新的较小 YOLOv5n（1.9M 参数）模型，其复杂性低于 YOLOv5s（7.5M 参数），但却能以仅 2.1 MB INT8 的大小导出。这对于超轻型移动解决方案来说尤为理想，可将强大的机器学习功能带到技术的最前沿（#3630，作者 @zldrobit）。
• OpenVINO 支持：YOLOv5 ONNX 模型现在可以通过OpenVINO ，利用Intel CPU 和集成 GPU 的全部功能，实现各种应用(#6057by @glenn-jocher)。
• 导出基准：我们引入了一个新的基准测试工具，通过python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt，评估所有YOLOv5 导出格式的 mAP（平均精度）和速度。目前在 CPU 上运行，我们计划在未来的更新中将其扩展到包括GPU 基准（#6613，作者 @glenn-jocher）。
• 超参数：我们对超参数做了一个微小但至关重要的调整--在 hyp-scratch-large.yaml 中，学习率因子 (lrf) 已从 0.2 降至 0.1（#6525，作者 @glenn-jocher）。
• 训练：默认学习率 (LR) 调度器已更新为单周期线性，取代了之前的余弦单周期，从而改善了训练效果（#6729，作者：@glenn-jocher）。

YOLOv5 现在正式支持 11 种格式，不仅支持导出，还支持使用 detect.py 和PyTorch Hub 进行推理，以及验证 mAP 配置文件和速度：

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

为每个人的人工智能共同努力

在Ultralytics ，我们的动力不仅来自于领导的愿望，还来自于参与和贡献社会的热情。YOLOv5 大家庭在我们的征程中发挥了重要作用，在我们经历胜利和挑战时给予了大力支持。这次更新是一次集体的胜利，代表了来自 48 位新贡献者的 271 位公关人员的辛勤工作。我们将恪守人工智能民主化的使命，让每个人都能使用和操作人工智能。

加入 Vision AI 革命

我们一直在寻找人才加入我们的行列，并邀请他们参与我们的开源项目。如果您有兴趣成为最具开创性的人工智能团队的一员，请浏览我们的招聘页面或考虑为 YOLOv5 投稿。

从人工智能爱好者到 2022 年最受欢迎的物体检测

今年，我们的Ultralytics/ YOLOv5 仓库取得了一个重要的里程碑，在 GitHub 星级总数上超过了约瑟夫-雷德蒙（Joseph Redmon）的 pjreddie/darknet YOLOv3，目前拥有超过 22.4k 个星级。这充分证明了社区的信任和热情，也激励着我们不断推动视觉人工智能的发展。我们深感荣幸，能将 "You Only Look Once"的传统发扬光大。

请访问我们的YOLOv5 GitHub 仓库，了解有关新版本的全面详情，并加入YOLO 物体检测爱好者的活跃社区。

体验YOLO 的魔力，无需密码

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