Roboflow Datasets
Je kunt nu Roboflow gebruiken om je datasets te organiseren, labelen, voorbereiden, versiebeheer en hosten voor het trainen van YOLOv5 🚀 modellen. Roboflow is gratis te gebruiken met YOLOv5 als je je werkruimte openbaar maakt.
Licentie
Ultralytics biedt twee licentie-opties:
- De AGPL-3.0 Licentie, een door OSI goedgekeurde open-source licentie die ideaal is voor studenten en enthousiastelingen.
- De Enterprise License voor bedrijven die onze AI-modellen in hun producten en diensten willen opnemen.
Zie Ultralytics Licenties voor meer informatie.
uploaden
Je kunt je gegevens uploaden naar Roboflow via de web UI, REST API, of Python.
Label
Na het uploaden van gegevens naar Roboflow kun je je gegevens labelen en eerdere labels bekijken.
Versiebeheer
Je kunt versies van je dataset maken met verschillende opties voor voorbewerking en offline augmentatie. YOLOv5 doet van nature online augmentaties, dus wees oplettend als je Roboflow's offline augmentaties erop legt.
Gegevens exporteren
Je kunt je gegevens downloaden in YOLOv5 formaat om snel te beginnen met trainen.
from roboflow import Roboflow
rf = Roboflow(api_key="YOUR API KEY HERE")
project = rf.workspace().project("YOUR PROJECT")
dataset = project.version("YOUR VERSION").download("yolov5")
Training op maat
We hebben een aangepaste trainingshandleiding uitgebracht die alle bovenstaande mogelijkheden demonstreert. Je hebt hier toegang tot de code:
Actief leren
De echte wereld is rommelig en je model zal altijd situaties tegenkomen die je dataset niet had voorzien. Het gebruik van actief leren is een belangrijke strategie om je dataset en model iteratief te verbeteren. Met de integratie van Roboflow en YOLOv5 kun je snel verbeteringen aanbrengen in je modelimplementaties door gebruik te maken van een beproefde machine learning pipeline.
Ondersteunde omgevingen
Ultralytics biedt een reeks kant-en-klare omgevingen, elk vooraf geïnstalleerd met essentiële afhankelijkheden zoals CUDA, CUDNN, Python, en PyTorchom je projecten een kickstart te geven.
- Gratis GPU notitieboeken:
- Google Cloud: GCP snelstartgids
- Amazon: AWS Snelstartgids
- Azure: AzureML snelstartgids
- Docker: Docker snelstartgids
Projectstatus
Deze badge geeft aan dat alle YOLOv5 GitHub Actions Continuous Integration (CI) tests met succes zijn doorstaan. Deze CI-tests controleren rigoureus de functionaliteit en prestaties van YOLOv5 op verschillende belangrijke aspecten: training, validatie, inferentie, export en benchmarks. Ze zorgen voor een consistente en betrouwbare werking op macOS, Windows en Ubuntu, met tests die elke 24 uur en bij elke nieuwe commit worden uitgevoerd.