YOLOv5

Visión general

YOLOv5u representa un avance en las metodologías de detección de objetos. Partiendo de la arquitectura fundacional del YOLOv5 modelo desarrollado por Ultralytics, YOLOv5u integra la cabeza dividida sin anclajes ni objetos, una característica introducida anteriormente en los YOLOv8 modelos. Esta adaptación perfecciona la arquitectura del modelo, lo que permite mejorar la relación precisión-velocidad en las tareas de detección de objetos. Dados los resultados empíricos y sus características derivadas, YOLOv5u proporciona una alternativa eficaz para quienes buscan soluciones robustas tanto en investigación como en aplicaciones prácticas.

Características principales

• Cabeza dividida sin anclajes Ultralytics : Los modelos tradicionales de detección de objetos se basan en cajas de anclaje predefinidas para predecir la ubicación de los objetos. Sin embargo, YOLOv5u moderniza este enfoque. Al adoptar un cabezal dividido Ultralytics sin anclajes, garantiza un mecanismo de detección más flexible y adaptable, lo que mejora el rendimiento en diversos escenarios.

• Compromiso Optimizado Precisión-Velocidad: La velocidad y la precisión suelen ir en direcciones opuestas. Pero YOLOv5u desafía este compromiso. Ofrece un equilibrio calibrado, garantizando detecciones en tiempo real sin comprometer la precisión. Esta característica es especialmente valiosa para aplicaciones que exigen respuestas rápidas, como vehículos autónomos, robótica y análisis de vídeo en tiempo real.

• Variedad de modelos preentrenados: Entendiendo que diferentes tareas requieren diferentes conjuntos de herramientas, YOLOv5u proporciona una plétora de modelos preentrenados. Tanto si te centras en la Inferencia, la Validación o el Entrenamiento, hay un modelo a tu medida esperándote. Esta variedad garantiza que no utilices una solución única para todos, sino un modelo ajustado específicamente a tu reto particular.

Tareas y modos admitidos

Los modelos YOLOv5u, con varios pesos preentrenados, destacan en las tareas de Detección de Objetos. Admiten una amplia gama de modos, lo que los hace adecuados para diversas aplicaciones, desde el desarrollo hasta el despliegue.

Esta tabla proporciona una visión detallada de las variantes del modelo YOLOv5u, destacando su aplicabilidad en tareas de detección de objetos y su compatibilidad con diversos modos operativos, como Inferencia, Validación, Entrenamiento y Exportación. Este completo soporte garantiza que los usuarios puedan aprovechar plenamente las capacidades de los modelos YOLOv5u en una amplia gama de escenarios de detección de objetos.

Métricas de rendimiento

Ejemplos de uso

Este ejemplo proporciona ejemplos sencillos de entrenamiento e inferencia de YOLOv5 . Para obtener documentación completa sobre estos y otros modos, consulta las páginas de documentación Predecir, Entrenar, Val y Exportar.

from ultralytics import YOLO

# Load a COCO-pretrained YOLOv5n model
model = YOLO('yolov5n.pt')

# Display model information (optional)
model.info()

# Train the model on the COCO8 example dataset for 100 epochs
results = model.train(data='coco8.yaml', epochs=100, imgsz=640)

# Run inference with the YOLOv5n model on the 'bus.jpg' image
results = model('path/to/bus.jpg')

# Load a COCO-pretrained YOLOv5n model and train it on the COCO8 example dataset for 100 epochs
yolo train model=yolov5n.pt data=coco8.yaml epochs=100 imgsz=640

# Load a COCO-pretrained YOLOv5n model and run inference on the 'bus.jpg' image
yolo predict model=yolov5n.pt source=path/to/bus.jpg

Citas y agradecimientos

Si utilizas YOLOv5 o YOLOv5u en tu investigación, cita el repositorio Ultralytics YOLOv5 de la siguiente manera:

@software{yolov5,
  title = {Ultralytics YOLOv5},
  author = {Glenn Jocher},
  year = {2020},
  version = {7.0},
  license = {AGPL-3.0},
  url = {https://github.com/ultralytics/yolov5},
  doi = {10.5281/zenodo.3908559},
  orcid = {0000-0001-5950-6979}
}

Ten en cuenta que los modelos YOLOv5 se proporcionan bajo AGPL-3.0 y Enterprise.

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