الدليل الشامل ل Ultralytics YOLOv5
مرحبا بكم في Ultralytics' YOLOv5🚀 توثيق! YOLOv5، وهو الإصدار الخامس من نموذج اكتشاف الكائنات الثوري "أنت تنظر مرة واحدة"، لتقديم نتائج عالية السرعة وعالية الدقة في الوقت الفعلي.
Built on PyTorch, this powerful deep learning framework has garnered immense popularity for its versatility, ease of use, and high performance. Our documentation guides you through the installation process, explains the architectural nuances of the model, showcases various use-cases, and provides a series of detailed tutorials. These resources will help you harness the full potential of YOLOv5 for your computer vision projects. Let's get started!
استكشف وتعلم
فيما يلي مجموعة من البرامج التعليمية الشاملة التي ستوجهك خلال جوانب مختلفة من YOLOv5.
- تدريب البيانات 🚀 المخصصة الموصى بها: تعرف على كيفية تدريب YOLOv5 نموذج على مجموعة البيانات المخصصة الخاصة بك.
- نصائح للحصول على أفضل نتائج ☘️ التدريب: اكتشف نصائح عملية لتحسين عملية تدريب النموذج الخاص بك.
- التدريب على وحدات معالجة الرسومات المتعددة: فهم كيفية الاستفادة من وحدات معالجة الرسومات المتعددة لتسريع تدريبك.
- PyTorch Hub 🌟 NEW: تعلم كيفية تحميل النماذج المدربة مسبقا عبر PyTorch محور.
- تفليت, ONNX, CoreML, TensorRT تصدير 🚀 : فهم كيفية تصدير النموذج الخاص بك إلى تنسيقات مختلفة.
- نشر 🌟 النظام الأساسي NVIDIA Jetson جديد: تعرف على كيفية نشرYOLOv5 نموذج على منصة NVIDIA Jetson.
- زيادة وقت الاختبار (TTA): استكشف كيفية استخدام TTA لتحسين دقة التنبؤ بنموذجك.
- مجموعة النماذج: تعلم استراتيجية الجمع بين نماذج متعددة لتحسين الأداء.
- تقليم / تناثر النموذج: فهم مفاهيم التقليم والتناثر ، وكيفية إنشاء نموذج أكثر كفاءة.
- تطور المعلمات الفائقة: اكتشف عملية الضبط التلقائي للمعلمة الفائقة للحصول على أداء أفضل للنموذج.
- نقل التعلم باستخدام الطبقات المجمدة: تعرف على كيفية تنفيذ التعلم التحويلي عن طريق تجميد الطبقات في YOLOv5.
- ملخص 🌟 العمارة الخوض في التفاصيل الهيكلية ل YOLOv5 نموذج.
- Roboflow لمجموعات البيانات: فهم كيفية الاستفادة Roboflow لإدارة مجموعة البيانات ووضع العلامات والتعلم النشط.
- ClearML التسجيل 🌟 تعرف على كيفية الدمج ClearML لتسجيل الدخول بكفاءة أثناء تدريب النموذج الخاص بك.
- YOLOv5 مع Neural Magic اكتشف كيفية الاستخدام Neural Magicفي Deepsparse لتقليم وقياس الخاص بك YOLOv5 نموذج.
- Comet تسجيل 🌟 جديد: استكشف كيفية الاستفادة Comet لتحسين تسجيل التدريب على النماذج.
البيئات المدعومة
Ultralytics يوفر مجموعة من البيئات الجاهزة للاستخدام ، كل منها مثبت مسبقا مع تبعيات أساسية مثل CUDA و CUDNN ، Pythonو PyTorch، لبدء مشاريعك.
- أجهزة كمبيوتر محمولة GPU مجانية:
- Google Cloud: دليل التشغيل السريع لبرنامج GCP
- Amazon: دليل التشغيل السريع لخدمة AWS
- Azure: دليل التشغيل السريع AzureML
- عامل ميناء: دليل التشغيل السريع ل Docker
حالة المشروع
تشير هذه الشارة إلى أن جميع YOLOv5 اجتياز اختبارات التكامل المستمر (CI) لإجراءات GitHub بنجاح. تتحقق اختبارات CI هذه بدقة من وظائف وأداءYOLOv5 عبر جوانب رئيسية مختلفة: التدريب ، والتحقق من الصحة ، والاستدلال ، والتصدير ، والمعايير. إنها تضمن التشغيل المتسق والموثوق به على macOS و Windows و Ubuntu ، مع إجراء الاختبارات كل 24 ساعة وعند كل التزام جديد.
تواصل وساهم
رحلتك مع YOLOv5 لا يجب أن يكون انفراديا. انضم إلى مجتمعنا النابض بالحياة على GitHub ، وتواصل مع المحترفين على LinkedIn ، وشارك نتائجك على Twitter ، وابحث عن الموارد التعليمية على YouTube. تابعنا على TikTok و Instagram للحصول على محتوى أكثر جاذبية.
هل أنت مهتم بالمساهمة؟ نرحب بالمساهمات بجميع أشكالها. من تحسينات التعليمات البرمجية وتقارير الأخطاء إلى تحديثات الوثائق. تحقق من إرشادات المساهمة الخاصة بنا لمزيد من المعلومات.
نحن متحمسون لرؤية الطرق المبتكرة التي ستستخدمها YOLOv5. الغوص في وتجربة وإحداث ثورة في مشاريع رؤية الكمبيوتر الخاص بك! 🚀