Ultralytics YOLOv5 モデル
最新のYOLOv5uモデルと、カスタム検出器のトレーニングとデプロイを実用的かつ利用しやすくしたワークフローで、信頼性の高いリアルタイム物体検出を構築します。
YOLOv5u 検出モデル
現在の Ultralytics パッケージには、nano から extra-large まで5つのサイズの更新されたアンカーフリー YOLOv5u 検出モデルが同梱されています。これらは、実績のある YOLOv5 のワークフローを維持しつつ精度と速度のバランスを改善しており、すべての Ultralytics YOLO モデルと同じ API を通じてトレーニング、検証、エクスポート、デプロイが可能です。
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLOv5u model
model = YOLO("yolov5nu.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| モデル | サイズ (px) | mAP50-95 | CPU ONNX (ms) | A100 TensorRT (ms) | Params (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 |
Ultralytics ドキュメントの YOLOv5u 640ピクセル検出ベンチマーク。より大きな 1280ピクセルの P6 バリアントも利用可能です。
世界をリードする組織から信頼されています
当社のモデルがもたらすインパクト
最先端のビジョンAIモデルで、業界全体のプロセスを効率化しましょう。Ultralyticsが提供するスピード、精度、使いやすさを実現します。
YOLOv5から最新のUltralytics YOLOへ
実用的なYOLOv5ワークフローが、どのようにトレーニングとデプロイのための統合モデルエコシステムへと進化したのかをご覧ください。
スマートアノテーションでラベル付けを最大10倍高速化
Ultralytics Platformは、高品質なデータセットを迅速に構築するための画像アノテーションツールを提供します。スマートアノテーションから精密な手動編集まで、これらの機能は品質を犠牲にすることなく画像ラベル付けの時間を短縮するように設計されています。
- SAM搭載のスマートアノテーション：ワンクリックでマスクとBBoxを作成。
- あらゆるAIタスクに対応：Detection、instance segmentation、semantic segmentation、classification、pose、OBB。
- ユニバーサルなフォーマットサポート：YOLO、COCOなどから自由に選択できます。
- チームレビューとバージョン管理：あらゆるステップで明確なコラボレーションを実現。
最高のGPUでコストを抑えてトレーニング
AmpereからBlackwellまで、26種類のNVIDIA GPUを時給$0.24から利用可能。マークアップなし、最低利用料金なし、コミットメントなし。
業界別ソリューションを探索
チームが本番環境でUltralyticsのコンピュータビジョンをどのように活用しているかをご覧ください。
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よくある質問
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。
Ultralytics YOLOv5で構築する
Ultralytics Platformを使用して、現在のYOLOv5u検出モデルのトレーニング、検証、エクスポート、デプロイを行います。