Modelli Ultralytics YOLOv5
Crea sistemi affidabili di rilevamento degli oggetti in tempo reale con gli attuali modelli YOLOv5u e il flusso di lavoro che ha reso pratico e accessibile l'addestramento e la distribuzione di rilevatori personalizzati.
Modelli di rilevamento YOLOv5u
L'attuale pacchetto Ultralytics include modelli di rilevamento YOLOv5u aggiornati e senza anchor in cinque dimensioni, da nano a extra-large. Mantengono il collaudato flusso di lavoro YOLOv5 migliorando il compromesso tra precisione e velocità e si addestrano, convalidano, esportano e distribuiscono tramite la stessa API di tutti i modelli Ultralytics YOLO.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLOv5u model
model = YOLO("yolov5nu.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modello | Dimensione (px) | mAP 50-95 | CPU ONNX (ms) | A100 TensorRT (ms) | Parametri (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| yolov5nu | 640 | 34.3 | 73.6 | 1.06 | 2.6 | 7.7 |
| yolov5su | 640 | 43.0 | 120.7 | 1.27 | 9.1 | 24.0 |
| yolov5mu | 640 | 49.0 | 233.9 | 1.86 | 25.1 | 64.2 |
| yolov5lu | 640 | 52.2 | 408.4 | 2.50 | 53.2 | 135.0 |
| yolov5xu | 640 | 53.2 | 763.2 | 3.81 | 97.2 | 246.4 |
Benchmark di rilevamento YOLOv5u a 640 pixel dalla documentazione Ultralytics; sono disponibili anche varianti P6 più grandi a 1280 pixel.
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Da YOLOv5 all'ultimo Ultralytics YOLO
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Ultralytics Platform ti offre lo strumento di annotazione delle immagini per creare dataset di alta qualità più rapidamente. Dall'annotazione intelligente alla modifica manuale precisa, queste funzionalità sono progettate per ridurre i tempi di etichettatura delle immagini senza sacrificare la qualità.
- Annotazione intelligente basata su SAM:Maschere e riquadri di delimitazione con un solo clic.
- Supporto completo per le attività di AI:Rilevamento, segmentazione di istanze, segmentazione semantica, classificazione, stima della posa, OBB.
- Supporto universale dei formati:Scegli tu: YOLO, COCO e altri.
- Revisione e controllo delle versioni per il team:Collaborazione chiara in ogni fase.
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Domande frequenti
Ultralytics YOLOv5 è stato lanciato nel 2020 con un flusso di lavoro PyTorch accessibile che ha reso pratico il rilevamento personalizzato degli oggetti in tempo reale. L'attuale pacchetto Ultralytics Python supporta i modelli di rilevamento YOLOv5u aggiornati e senza anchor; i pesi del repository originale YOLOv5 utilizzano un'architettura diversa e non sono compatibili con la libreria attuale. Per maggiori dettagli, consulta la documentazione di YOLOv5.
I modelli YOLOv5u supportati dalla libreria e dal progetto Platform attuali di Ultralytics sono progettati per il rilevamento degli oggetti. Il repository storico YOLOv5 ha inoltre rilasciato varianti separate per la classificazione e la segmentazione, ma quelle architetture e quei pesi originali non sono intercambiabili con gli attuali modelli YOLOv5u.
Inizia con un rilevatore YOLOv5u nano o small quando latenza e dimensioni del modello sono le priorità. Medium offre un compromesso tra velocità e precisione per molti carichi di lavoro, mentre large ed extra-large privilegiano la precisione quando hai a disposizione più capacità di calcolo. Confronta i benchmark dei modelli attuali nella documentazione di YOLOv5, quindi convalida i modelli candidati sui tuoi dati.
Usa la modalità train della libreria Ultralytics con un checkpoint di rilevamento YOLOv5u attuale oppure apri il progetto ufficiale YOLOv5 su Ultralytics Platform per partire da uno dei suoi modelli di rilevamento. Dopo l'addestramento, usa la modalità export per preparare il rilevatore alla distribuzione.
Sì. YOLOv5 continua a essere supportato per i progetti e le distribuzioni esistenti. Ultralytics YOLO26 è il modello stabile più recente e il punto di partenza consigliato per i nuovi progetti, mentre YOLOv5 resta utile quando è importante la compatibilità con una pipeline YOLOv5 consolidata.
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Addestra, convalida, esporta e distribuisci gli attuali modelli di rilevamento YOLOv5u con Ultralytics Platform.