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।
• बहु-GPU प्रशिक्षण: समझें कि अपने प्रशिक्षण में तेजी लाने के लिए कई GPU 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।
• 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 के साथ पूर्व-स्थापित होता है जैसे कि CUDA, सीयूडीएनएन, Pythonऔर PyTorch, अपनी परियोजनाओं को किकस्टार्ट करने के लिए।

• उचित GPU नोटबुक:
• Google बादल: जीसीपी 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 नहीं होना चाहिए। GitHub पर हमारे जीवंत समुदाय में शामिल हों, लिंक्डइन पर पेशेवरों से जुड़ें, ट्विटर पर अपने परिणाम साझा करें, और YouTube पर शैक्षिक संसाधन खोजें। अधिक आकर्षक सामग्री के लिए हमें TikTok और BiliBili पर फ़ॉलो 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! 🚀

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

की प्रमुख विशेषताएं क्या हैं Ultralytics YOLOv5?

Ultralytics YOLOv5 अपनी उच्च गति और उच्च सटीकता वाली वस्तु का पता लगाने की क्षमताओं के लिए प्रसिद्ध है। बांधलेले PyTorch, यह बहुमुखी और उपयोगकर्ता के अनुकूल है, जो इसे विभिन्न कंप्यूटर दृष्टि परियोजनाओं के लिए उपयुक्त बनाता है। मुख्य विशेषताओं में रीयल-टाइम अनुमान, टेस्ट-टाइम ऑग्मेंटेशन (टीटीए) और मॉडल एन्सेम्बलिंग जैसे कई प्रशिक्षण ट्रिक्स के लिए समर्थन, और टीएफलाइट जैसे निर्यात प्रारूपों के साथ संगतता शामिल है। ONNX, CoreMLऔर TensorRT. कैसे गहराई से जानने के लिए Ultralytics YOLOv5 अपनी परियोजना को ऊंचा कर सकते हैं, हमारे बारे में जानें टीएफलाइट, ONNX, CoreML, TensorRT निर्यात गाइड।

मैं एक कस्टम को कैसे प्रशिक्षित कर सकता हूं YOLOv5 मेरे डेटासेट पर मॉडल?

एक कस्टम का प्रशिक्षण YOLOv5 आपके डेटासेट के मॉडल में कुछ महत्वपूर्ण चरण शामिल हैं। सबसे पहले, अपने डेटासेट को आवश्यक प्रारूप में तैयार करें, लेबल के साथ एनोटेट किया गया। फिर, कॉन्फ़िगर करें YOLOv5 प्रशिक्षण मापदंडों और का उपयोग करके प्रशिक्षण प्रक्रिया शुरू करें train.py लिपि। इस प्रक्रिया पर गहन ट्यूटोरियल के लिए, हमारे परामर्श करें ट्रेन कस्टम डेटा गाइड. यह आपके विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए इष्टतम परिणाम सुनिश्चित करने के लिए चरण-दर-चरण निर्देश प्रदान करता है।

मुझे क्यों उपयोग करना चाहिए Ultralytics YOLOv5 आरसीएनएन जैसे अन्य ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल पर?

Ultralytics YOLOv5 वास्तविक समय वस्तु का पता लगाने में इसकी बेहतर गति और सटीकता के कारण आरसीएनएन जैसे मॉडलों पर पसंद किया जाता है। YOLOv5 पूरी छवि को एक बार में संसाधित करता है, जिससे यह आरसीएनएन के क्षेत्र-आधारित दृष्टिकोण की तुलना में काफी तेज हो जाता है, जिसमें कई पास शामिल होते हैं। इसके अतिरिक्त YOLOv5विभिन्न निर्यात प्रारूपों और व्यापक प्रलेखन के साथ सहज एकीकरण इसे शुरुआती और पेशेवरों दोनों के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प बनाता है। हमारे आर्किटेक्चर सारांश में वास्तुशिल्प लाभों के बारे में अधिक जानें।

मैं कैसे अनुकूलित कर सकता हूं YOLOv5 प्रशिक्षण के दौरान मॉडल प्रदर्शन?

अनुकूलन YOLOv5 मॉडल प्रदर्शन में विभिन्न हाइपरपरमेटर्स को ट्यून करना और डेटा वृद्धि और स्थानांतरण सीखने जैसी तकनीकों को शामिल करना शामिल है। Ultralytics मॉडल दक्षता में सुधार के लिए हाइपरपैरामीटर विकास और छंटाई/विरलता पर व्यापक संसाधन प्रदान करता है। आप हमारे में व्यावहारिक सुझाव खोज सकते हैं सर्वोत्तम प्रशिक्षण परिणाम मार्गदर्शिका के लिए युक्तियाँ, जो प्रशिक्षण के दौरान इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करती है।

चलाने के लिए कौन से परिवेश समर्थित हैं YOLOv5 अनुप्रयोगों?

Ultralytics YOLOv5 नि: शुल्क सहित विभिन्न प्रकार के वातावरण का समर्थन करता है GPU ग्रेडिएंट पर नोटबुक, Google कोलाब, कागल, साथ ही प्रमुख क्लाउड प्लेटफॉर्म जैसे Google क्लाउड, अमेज़ॅन एडब्ल्यूएस और एज़्योर। सुविधाजनक सेटअप के लिए डॉकर छवियां भी उपलब्ध हैं। इन परिवेशों को सेट करने के बारे में एक विस्तृत मार्गदर्शिका के लिए, हमारे समर्थित परिवेश अनुभाग की जाँच करें, जिसमें प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म के लिए चरण-दर-चरण निर्देश शामिल हैं।

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