Ultralytics YOLOv5 モデル

Ultralytics YOLOv5は2020年にリリースされ、カスタムのリアルタイム物体検出を実用的なものにするための利用しやすいPyTorchワークフローを提供しました。現在のUltralytics Python packageは、アップデートされたアンカーフリーのYOLOv5u検出モデルをサポートしています。オリジナルのYOLOv5リポジトリの重みファイルは異なるアーキテクチャを使用しており、現在のライブラリとは互換性がありません。詳細はYOLOv5 documentationをご覧ください。

現在のUltralyticsライブラリおよびPlatformプロジェクトでサポートされているYOLOv5uモデルは、object detection用に構築されています。過去のYOLOv5リポジトリでは分類（classification）およびセグメンテーション（segmentation）のバリエーションも公開されていましたが、それらの元のアーキテクチャや重みファイルは現在のYOLOv5uモデルと互換性はありません。

レイテンシとモデルサイズを最優先する場合は、nanoまたはsmallのYOLOv5u検出器から始めてください。mediumは多くのワークロードで速度と精度のバランスが取れており、largeおよびextra-largeは十分な計算リソースがある場合に精度を優先します。YOLOv5 docsで現在のモデルベンチマークを比較し、自身のデータで候補を検証してください。

Ultralyticsライブラリのtrain modeを現在のYOLOv5u検出チェックポイントと共に使用するか、公式のYOLOv5 project on Ultralytics Platformを開いて検出モデルのいずれかから開始してください。トレーニング後、export modeを使用してデプロイ用の検出器を準備します。

はい。YOLOv5は既存のプロジェクトやデプロイメントに対して引き続きサポートされています。Ultralytics YOLO26は最新の安定したモデルであり、新規プロジェクトにはこちらが推奨されますが、確立されたYOLOv5パイプラインとの互換性が重要な場合にはYOLOv5が引き続き有用です。