Modelos Ultralytics YOLOv5
Crie detecção de objetos em tempo real confiável com modelos YOLOv5u atuais e o fluxo de trabalho que tornou o treinamento e a implantação de detectores personalizados práticos e acessíveis.
Modelos de detecção YOLOv5u
O pacote Ultralytics atual inclui modelos de detecção YOLOv5u atualizados sem âncoras (anchor-free) em cinco tamanhos, do nano ao extra-grande. Eles mantêm o fluxo de trabalho do YOLOv5 comprovado, ao mesmo tempo que melhoram o equilíbrio entre precisão e velocidade, e treinam, validam, exportam e implantam através da mesma API que qualquer modelo Ultralytics YOLO.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLOv5u model
model = YOLO("yolov5nu.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modelo | Tamanho (px) | mAP 50-95 | CPU ONNX (ms) | A100 TensorRT (ms) | Parâmetros (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 |
Benchmarks de detecção YOLOv5u de 640 pixels da documentação da Ultralytics; variantes P6 maiores de 1280 pixels também estão disponíveis.
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Do YOLOv5 ao mais recente Ultralytics YOLO
Veja como o fluxo de trabalho prático do YOLOv5 se transformou em um ecossistema de modelos unificado para treinamento e implantação.
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Perguntas frequentes
O Ultralytics YOLOv5 foi lançado em 2020 com um fluxo de trabalho PyTorch acessível que ajudou a tornar a detecção de objetos em tempo real personalizada prática. O atual Ultralytics Python package oferece suporte aos modelos de detecção YOLOv5u atualizados sem âncoras; os pesos do repositório YOLOv5 original usam uma arquitetura diferente e não são compatíveis com a biblioteca atual. Consulte a YOLOv5 documentation para obter detalhes.
Os modelos YOLOv5u suportados pela biblioteca atual do Ultralytics e pelo projeto Platform são criados para object detection. O repositório histórico do YOLOv5 também lançou variantes separadas de classificação e segmentação, mas essas arquiteturas e pesos originais não são intercambiáveis com os modelos YOLOv5u atuais.
Comece com o detector YOLOv5u nano ou small quando a latência e o tamanho do modelo forem o que mais importa. O médio equilibra velocidade e precisão para muitas cargas de trabalho, enquanto o large e o extra-large priorizam a precisão quando mais poder computacional está disponível. Compare os benchmarks dos modelos atuais na YOLOv5 docs e, em seguida, valide os candidatos com seus próprios dados.
Use o train mode da biblioteca Ultralytics com um checkpoint de detecção YOLOv5u atual ou abra o YOLOv5 project on Ultralytics Platform oficial para começar com um de seus modelos de detecção. Após o treinamento, use o export mode para preparar o detector para implantação.
Sim. O YOLOv5 continua sendo suportado para projetos e implantações existentes. O Ultralytics YOLO26 é o modelo estável mais recente e o ponto de partida recomendado para novos projetos, enquanto o YOLOv5 continua sendo útil quando a compatibilidade com um pipeline YOLOv5 estabelecido é importante.
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