के लिए व्यापक गाइड Ultralytics YOLOv5

में आपका स्वागत है Ultralytics' YOLOv5🚀 प्रलेखन! YOLOv5, क्रांतिकारी "यू ओनली लुक वन्स" ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल का पांचवां पुनरावृत्ति, वास्तविक समय में उच्च गति, उच्च सटीकता परिणाम देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

निर्माणकाल PyTorch, इस शक्तिशाली गहन शिक्षण ढांचे ने अपनी बहुमुखी प्रतिभा, उपयोग में आसानी और उच्च प्रदर्शन के लिए अपार लोकप्रियता हासिल की है। हमारे प्रलेखन आपको स्थापना प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करते हैं, मॉडल की वास्तुशिल्प बारीकियों की व्याख्या करते हैं, विभिन्न उपयोग-मामलों को प्रदर्शित करते हैं, और विस्तृत ट्यूटोरियल की एक श्रृंखला प्रदान करते हैं। ये संसाधन आपको पूरी क्षमता का उपयोग करने में मदद करेंगे YOLOv5 आपके कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट्स के लिए। आएँ शुरू करें!

एक्सप्लोर करें और सीखें

यहां व्यापक ट्यूटोरियल का संकलन दिया गया है जो आपको विभिन्न पहलुओं के माध्यम से मार्गदर्शन करेगा YOLOv5.

• ट्रेन कस्टम डेटा 🚀 अनुशंसित: जानें कि कैसे प्रशिक्षित करने के लिए YOLOv5 आपके कस्टम डेटासेट पर मॉडल।
• सर्वश्रेष्ठ प्रशिक्षण परिणामों ☘️ के लिए टिप्स: अपने मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया को अनुकूलित करने के लिए व्यावहारिक युक्तियों को उजागर करें।
• मल्टी-जीपीयू प्रशिक्षण: समझें कि अपने प्रशिक्षण में तेजी लाने के लिए कई जीपीयू का लाभ कैसे उठाया जाए।
• PyTorch 🌟 हब नया: पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल लोड करना सीखेंPyTorch चक्रनाभि।
• टीफ़्लाइट, ONNX, CoreML, TensorRT निर्यात 🚀 : अपने मॉडल को विभिन्न स्वरूपों में निर्यात करने का तरीका समझें।
• NVIDIA Jetson प्लेटफ़ॉर्म परिनियोजन 🌟 नया: अपने को तैनात करना सीखें YOLOv5 NVIDIA Jetson प्लेटफॉर्म पर मॉडल।
• टेस्ट-टाइम ऑग्मेंटेशन (TTA): अपने मॉडल की भविष्यवाणी सटीकता को बेहतर बनाने के लिए TTA का उपयोग करने का तरीका एक्सप्लोर करें।
• मॉडल पहनावा: बेहतर प्रदर्शन के लिए कई मॉडलों के संयोजन की रणनीति जानें।
• मॉडल प्रूनिंग/स्पैरिसिटी: प्रूनिंग और स्पैर्सिटी अवधारणाओं को समझें, और अधिक कुशल मॉडल कैसे बनाएं।
• हाइपरपैरामीटर इवोल्यूशन: बेहतर मॉडल प्रदर्शन के लिए स्वचालित हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग की प्रक्रिया की खोज करें।
• फ्रोजन लेयर्स के साथ ट्रांसफर लर्निंग: परतों को फ्रीज करके ट्रांसफर लर्निंग को लागू करना सीखें YOLOv5.
• वास्तुकला सारांश 🌟 के संरचनात्मक विवरण में तल्लीन करें YOLOv5 को गढ़ना।
• Roboflow डेटासेट के लिए: समझें कि कैसे उपयोग करें Roboflow डेटासेट प्रबंधन, लेबलिंग और सक्रिय सीखने के लिए।
• ClearML लॉगिंग 🌟 एकीकृत करने का तरीका जानें ClearML अपने मॉडल प्रशिक्षण के दौरान कुशल लॉगिंग के लिए।
• YOLOv5 के साथ Neural Magic डिस्कवर कैसे उपयोग करने के लिए Neural Magic's Deepsparse prune और quantize करने के लिए अपने YOLOv5 को गढ़ना।
• Comet लॉगिंग 🌟 नया: उपयोग करने का तरीका जानें Comet बेहतर मॉडल प्रशिक्षण लॉगिंग के लिए।

समर्थित वातावरण

Ultralytics उपयोग के लिए तैयार वातावरण की एक श्रृंखला प्रदान करता है, प्रत्येक आवश्यक निर्भरताओं जैसे CUDA, CUDNN के साथ पूर्व-स्थापित, Pythonऔर PyTorch, अपनी परियोजनाओं को किकस्टार्ट करने के लिए।

• मुफ्त GPU नोटबुक:
• Google क्लाउड: GCP क्विकस्टार्ट गाइड
• Amazon: AWS क्विकस्टार्ट गाइड
• Azure: AzureML क्विकस्टार्ट गाइड
• बंदरगाह-मज़दूर: डॉकर क्विकस्टार्ट गाइड

परियोजना की स्थिति

यह बैज इंगित करता है कि सभी YOLOv5 GitHub क्रियाएँ सतत एकीकरण (CI) परीक्षण सफलतापूर्वक पास हो रहे हैं। ये सीआई परीक्षण सख्ती से कार्यक्षमता और प्रदर्शन की जांच करते हैं YOLOv5 विभिन्न प्रमुख पहलुओं के पार: प्रशिक्षण, सत्यापन, अनुमान, निर्यात और बेंचमार्क। वे macOS, Windows और Ubuntu पर लगातार और विश्वसनीय संचालन सुनिश्चित करते हैं, हर 24 घंटे में और प्रत्येक नई प्रतिबद्धता पर परीक्षण किए जाते हैं।

कनेक्ट करें और योगदान करें

के साथ आपकी यात्रा YOLOv5 एकान्त होना जरूरी नहीं है। GitHub पर हमारे जीवंत समुदाय में शामिल हों, LinkedIn पर पेशेवरों से जुड़ें, Twitter पर अपने परिणाम साझा करें और YouTube पर शैक्षिक संसाधन खोजें. अधिक आकर्षक सामग्री के लिए हमें टिकटॉक और इंस्टाग्राम पर फॉलो करें।

योगदान करने के इच्छुक हैं? हम सभी रूपों के योगदान का स्वागत करते हैं; कोड सुधार और बग रिपोर्ट से लेकर दस्तावेज़ीकरण अपडेट तक। अधिक जानकारी के लिए हमारे योगदान दिशानिर्देश देखें।

हम आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले अभिनव तरीकों को देखने के लिए उत्साहित हैं YOLOv5. अपने कंप्यूटर दृष्टि परियोजनाओं में गोता लगाएँ, प्रयोग करें और क्रांति लाएं! 🚀

टिप्पणियाँ