Modelos Ultralytics YOLOv5
Cria sistemas fiáveis de deteção de objetos em tempo real com os modelos YOLOv5u atuais e o fluxo de trabalho que tornou prático e acessível treinar e implementar detetores personalizados.
Modelos de deteção YOLOv5u
O pacote atual da Ultralytics inclui modelos de deteção YOLOv5u atualizados e sem âncoras, em cinco tamanhos, de nano a extra-large. Mantêm o fluxo de trabalho comprovado do YOLOv5 e melhoram o equilíbrio entre precisão e velocidade. São treinados, validados, exportados e implementados através da mesma API que todos os modelos 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 |
Resultados de referência de deteção do YOLOv5u a 640 píxeis, com base na documentação da Ultralytics; também estão disponíveis variantes P6 maiores, de 1280 píxeis.
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O impacto dos nossos modelos
Otimiza processos em vários setores com os nossos modelos de IA de visão de última geração. Velocidade, precisão e facilidade de utilização com a tecnologia da Ultralytics.
Do YOLOv5 ao mais recente Ultralytics YOLO
Vê como o prático fluxo de trabalho do YOLOv5 evoluiu para um ecossistema unificado de modelos para treino e implementação.
Anota até 10 vezes mais depressa com a anotação inteligente
A Ultralytics Platform oferece-te a ferramenta de anotação de imagens para criares conjuntos de dados de alta qualidade mais depressa. Da anotação inteligente à edição manual precisa, estas funcionalidades foram concebidas para reduzir o tempo de rotulagem de imagens sem comprometer a qualidade.
- Anotação inteligente com tecnologia SAM:Máscaras e caixas delimitadoras com um só clique.
- Cobertura completa de tarefas de IA:Deteção, segmentação de instâncias, segmentação semântica, classificação, pose, OBB.
- Suporte universal a formatos:Escolhe YOLO, COCO e muito mais.
- Revisão e controlo de versões em equipa:Colaboração clara em cada etapa.
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Implementa em qualquer lugar
Exporte para 22 formatos e implante em dispositivos de borda, na nuvem e em dispositivos móveis.
Explora soluções para o setor
Vê como as equipas aplicam a visão computacional da Ultralytics em ambientes de produção.
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Perguntas frequentes
O Ultralytics YOLOv5 foi lançado em 2020 com um fluxo de trabalho PyTorch acessível que ajudou a tornar prática a deteção de objetos personalizada em tempo real. O pacote Python da Ultralytics atual suporta os modelos de deteção YOLOv5u atualizados e sem âncoras; os pesos do repositório original do YOLOv5 usam uma arquitetura diferente e não são compatíveis com a biblioteca atual. Consulta a documentação do YOLOv5 para mais informações.
Os modelos YOLOv5u suportados pela biblioteca atual da Ultralytics e pelo projeto Platform foram concebidos para a deteção de objetos. O repositório histórico do YOLOv5 também lançou variantes separadas para classificação e segmentação, mas essas arquiteturas e esses pesos originais não são intercambiáveis com os modelos YOLOv5u atuais.
Começa com o detetor YOLOv5u nano ou small quando a latência e o tamanho do modelo forem prioritários. O tamanho medium equilibra velocidade e precisão em muitas cargas de trabalho, enquanto large e extra-large privilegiam a precisão quando há mais capacidade computacional disponível. Compara os resultados de referência dos modelos atuais na documentação do YOLOv5 e, em seguida, valida os candidatos com os teus próprios dados.
Usa o modo de treino da biblioteca Ultralytics com um checkpoint de deteção YOLOv5u atual ou abre o projeto oficial YOLOv5 na Ultralytics Platform para começar com um dos respetivos modelos de deteção. Após o treino, usa o modo de exportação para preparar o detetor para implementação.
Sim. O YOLOv5 continua a ser suportado em projetos e implementações existentes. O Ultralytics YOLO26 é o modelo estável mais recente e o ponto de partida recomendado para novos projetos, enquanto o YOLOv5 continua a ser útil quando é importante manter a compatibilidade com um pipeline YOLOv5 estabelecido.
Cria com o Ultralytics YOLOv5
Treina, valida, exporta e implementa modelos de deteção YOLOv5u atuais com a Ultralytics Platform.