Guide complet pour Ultralytics YOLOv5

Bienvenue sur le site Ultralytics' YOLOv5🚀 Documentation ! YOLOv5, la cinquième itération du modèle révolutionnaire de détection d'objets "Tu ne regardes qu'une fois", est conçue pour fournir des résultats rapides et très précis en temps réel.

Construit sur PyTorch, ce puissant framework d'apprentissage profond a gagné une immense popularité pour sa polyvalence, sa facilité d'utilisation et ses hautes performances. Notre documentation te guide tout au long du processus d'installation, explique les nuances architecturales du modèle, présente divers cas d'utilisation et fournit une série de tutoriels détaillés. Ces ressources t'aideront à exploiter tout le potentiel de YOLOv5 pour tes projets de vision par ordinateur. C'est parti !

Explore et apprends

Voici une compilation de tutoriels complets qui te guideront à travers les différents aspects de YOLOv5.

• Entraîner les données personn alisées 🚀 RECOMMANDÉ : Apprends à entraîner le modèle YOLOv5 sur ton ensemble de données personnalisées.
• Conseils pour obtenir les meilleurs résultats de formation ☘️ : Découvre des conseils pratiques pour optimiser ton processus de formation aux modèles.
• Formation multiGPU : Comprends comment tirer parti de plusieurs GPU pour accélérer ta formation.
• PyTorch Hub 🌟 NOUVEAU : Apprends à charger des modèles pré-entraînés via PyTorch Hub.
• TFLite, ONNX, CoreML, TensorRT Export 🚀 : Comprendre comment exporter ton modèle dans différents formats.
• Augmentation du temps d'essai (TTA): Explore comment utiliser la TTA pour améliorer la précision des prédictions de ton modèle.
• Assemblage de modèles: Apprends la stratégie qui consiste à combiner plusieurs modèles pour améliorer les performances.
• Élagage du modèle et éparpillement: Comprendre les concepts d'élagage et d'éparpillement, et comment créer un modèle plus efficace.
• Évolution des hyperparamètres : Découvre le processus d'ajustement automatisé des hyperparamètres pour une meilleure performance du modèle.
• Apprentissage par transfert avec des couches gelées: Apprends à mettre en œuvre l'apprentissage par transfert en gelant des couches dans YOLOv5.
• Résumé de l'architecture 🌟 Plonge dans les détails structurels du modèle YOLOv5 .
• Roboflow pour les ensembles de données: Comprendre comment utiliser Roboflow pour la gestion des ensembles de données, l'étiquetage et l'apprentissage actif.
• ClearML Journalisation 🌟 Apprends à intégrer ClearML pour une journalisation efficace pendant l'entraînement de ton modèle.
• YOLOv5 avec Neural Magic Découvre comment utiliser Neural Magic's Deepsparse pour élaguer et quantifier ton modèle YOLOv5 .
• Comet Journalisation 🌟 NOUVEAU : Explore comment utiliser Comet pour améliorer la journalisation de l'entraînement au modèle.

Environnements pris en charge

Ultralytics fournit une gamme d'environnements prêts à l'emploi, chacun étant préinstallé avec des dépendances essentielles telles que CUDACUDNN, Pythonet PyTorchpour lancer tes projets.

• Carnets de notes gratuits GPU:
• Google Cloud: Guide de démarrage rapide de GCP
• Amazon: Guide de démarrage rapide AWS
• Azure: Guide de démarrage rapide d'AzureML
• Docker: Guide de démarrage rapide de Docker

Statut du projet

Ce badge indique que tous les tests d'intégration continue (CI) de YOLOv5 GitHub Actions sont passés avec succès. Ces tests CI vérifient rigoureusement la fonctionnalité et les performances de YOLOv5 sur différents aspects clés : entraînement, validation, inférence, exportation et benchmarks. Ils garantissent un fonctionnement cohérent et fiable sur macOS, Windows et Ubuntu, avec des tests effectués toutes les 24 heures et à chaque nouveau commit.

Connecte-toi et contribue

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Nous sommes impatients de voir les façons novatrices dont tu utiliseras YOLOv5. Plonge, expérimente et révolutionne tes projets de vision par ordinateur ! 🚀

FAQ

Quelles sont les principales caractéristiques de Ultralytics YOLOv5 ?

Ultralytics YOLOv5 est réputé pour ses capacités de détection d'objets à grande vitesse et à haute précision. Construit sur PyTorch, il est polyvalent et convivial, ce qui le rend adapté à divers projets de vision par ordinateur. Ses principales caractéristiques sont l'inférence en temps réel, la prise en charge de plusieurs méthodes d'entraînement telles que l'augmentation test-temps (TTA) et l'assemblage de modèles, et la compatibilité avec des formats d'exportation tels que TFLite, ONNX, CoreML, et TensorRT. Pour savoir comment Ultralytics YOLOv5 peut améliorer ton projet, consulte notre guide d'exportation TFLite, ONNX, CoreML, TensorRT .

Comment puis-je entraîner un modèle YOLOv5 personnalisé sur mon ensemble de données ?

L'entraînement d'un modèle YOLOv5 personnalisé sur ton ensemble de données implique quelques étapes clés. Tout d'abord, prépare ton jeu de données dans le format requis, annoté avec des étiquettes. Ensuite, configure les paramètres de formation de YOLOv5 et démarre le processus de formation à l'aide de la commande train.py script. Pour un tutoriel approfondi sur ce processus, consulte notre Former le guide des données personnalisées. Il fournit des instructions étape par étape pour garantir des résultats optimaux pour ton cas d'utilisation spécifique.

Pourquoi devrais-je utiliser Ultralytics YOLOv5 plutôt que d'autres modèles de détection d'objets comme RCNN ?

Ultralytics YOLOv5 est préféré à des modèles comme RCNN en raison de sa vitesse et de sa précision supérieures dans la détection d'objets en temps réel. YOLOv5 traite l'ensemble de l'image en une seule fois, ce qui le rend beaucoup plus rapide que l'approche par région de RCNN, qui implique plusieurs passages. De plus, l'intégration transparente de YOLOv5 avec différents formats d'exportation et sa documentation complète en font un excellent choix pour les débutants comme pour les professionnels. Pour en savoir plus sur les avantages architecturaux, consulte notre résumé de l'architecture.

Comment puis-je optimiser les performances du modèle YOLOv5 pendant la formation ?

L'optimisation des performances du modèle YOLOv5 implique le réglage de divers hyperparamètres et l'intégration de techniques telles que l'augmentation des données et l'apprentissage par transfert. Ultralytics fournit des ressources complètes sur l'évolution des hyperparamètres et l'élagage/l'éparpillement afin d'améliorer l'efficacité des modèles. Tu peux découvrir des conseils pratiques dans notre guide Conseils pour obtenir les meilleurs résultats de formation, qui offre des pistes d'action pour obtenir des performances optimales pendant la formation.

Quels sont les environnements pris en charge pour l'exécution des applications YOLOv5 ?

Ultralytics YOLOv5 prend en charge une variété d'environnements, y compris les carnets gratuits GPU sur Gradient, Google Colab, Kaggle, ainsi que les principales plateformes en nuage comme Google Cloud, Amazon AWS et Azure. Des images Docker sont également disponibles pour une configuration pratique. Pour un guide détaillé sur la configuration de ces environnements, consulte notre section Environnements pris en charge, qui comprend des instructions étape par étape pour chaque plateforme.

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