Ultralytics YOLOv5 modelleri
Özel algılayıcıların eğitimini ve dağıtımını pratik ve erişilebilir hâle getiren iş akışı ve güncel YOLOv5u modelleriyle güvenilir, gerçek zamanlı nesne algılama çözümleri oluştur.
YOLOv5u algılama modelleri
Güncel Ultralytics paketi, nano'dan ekstra büyüğe kadar beş boyutta güncellenmiş, anchorsız YOLOv5u algılama modelleri sunar. Bu modeller, kanıtlanmış YOLOv5 iş akışını korurken doğruluk-hız dengesini iyileştirir; her Ultralytics YOLO modeliyle aynı API üzerinden eğitilebilir, doğrulanabilir, dışa aktarılabilir ve dağıtılabilir.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLOv5u model
model = YOLO("yolov5nu.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Model | Boyut (px) | mAP 50-95 | CPU ONNX (ms) | A100 TensorRT (ms) | Parametre (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 belgelerindeki YOLOv5u 640 piksellik algılama kıyaslama sonuçları; daha büyük 1280 piksellik P6 varyantları da mevcuttur.
Dünyanın önde gelen kuruluşlarının tercihi
Modellerimizin etkisi
En yeni görüntü yapay zekâ modellerimizle sektörler genelindeki süreçleri kolaylaştır. Ultralytics'in sunduğu hız, doğruluk ve kullanım kolaylığı.
YOLOv5'ten en yeni Ultralytics YOLO'ya
Pratik YOLOv5 iş akışının, eğitim ve dağıtım için birleşik bir model ekosistemine nasıl dönüştüğünü gör.
Akıllı anotasyonla 10 kata kadar daha hızlı etiketle
Ultralytics Platform, yüksek kaliteli veri kümelerini daha hızlı oluşturman için görüntü anotasyon aracı sunar. Akıllı anotasyondan hassas manuel düzenlemeye kadar bu özellikler, kaliteden ödün vermeden görüntü etiketleme süresini azaltmak için tasarlandı.
- SAM destekli akıllı anotasyon:Maskeler ve sınırlayıcı kutular tek tıkla.
- Tüm yapay zekâ görevlerini kapsar:Nesne algılama, örnek segmentasyonu, anlamsal segmentasyon, sınıflandırma, poz tahmini, OBB.
- Evrensel biçim desteği:YOLO, COCO ve daha fazlası arasından seçim yap.
- Ekip incelemesi ve sürüm takibi:Her adımda sorunsuz iş birliği.
En iyi GPU'larda daha ucuza eğitim yap
Ampere'den Blackwell'e 26 NVIDIA GPU, saati 0,24 $'dan başlayan fiyatlarla. Ek ücret yok, minimum kullanım yok, taahhüt yok.
Sektörel çözümleri keşfet
Ekiplerin Ultralytics bilgisayarlı görü teknolojisini üretim ortamlarında nasıl kullandığını gör.
Tarım
Otomotiv
Sağlık
Lojistik
Üretim
Perakende
Robotik
Sık sorulan sorular
Ultralytics YOLOv5, 2020'de özel gerçek zamanlı nesne algılamayı uygulanabilir hâle getirmeye yardımcı olan erişilebilir bir PyTorch iş akışıyla kullanıma sunuldu. Güncel Ultralytics Python paketi, güncellenmiş, anchorsız YOLOv5u algılama modellerini destekler; orijinal YOLOv5 deposundaki ağırlıklar farklı bir mimari kullanır ve güncel kütüphaneyle uyumlu değildir. Ayrıntılar için YOLOv5 belgelerine göz at.
Güncel Ultralytics kütüphanesi ve Platform projesinin desteklediği YOLOv5u modelleri, nesne algılama için geliştirilmiştir. Eski YOLOv5 deposunda ayrıca sınıflandırma ve segmentasyon varyantları yayımlanmıştı; ancak bu özgün mimariler ve ağırlıklar güncel YOLOv5u modelleriyle birbirinin yerine kullanılamaz.
Gecikme ve model boyutu en önemli önceliklerinse nano veya küçük YOLOv5u algılayıcıyla başla. Orta boyut birçok iş yükü için hız ve doğruluk arasında denge kurarken büyük ve ekstra büyük boyutlar, daha fazla işlem gücü mevcut olduğunda doğruluğa öncelik verir. Güncel model kıyaslama sonuçlarını YOLOv5 belgelerinde karşılaştır ve ardından adayları kendi verilerinle doğrula.
Güncel bir YOLOv5u algılama kontrol noktasıyla Ultralytics kütüphanesinin eğitim modunu kullan veya algılama modellerinden biriyle başlamak için Ultralytics Platform'daki resmî YOLOv5 projesini aç. Eğitimin ardından algılayıcıyı dağıtıma hazırlamak için dışa aktarma modunu kullan.
Evet. YOLOv5 mevcut projeler ve dağıtımlar için desteklenmeye devam ediyor. Ultralytics YOLO26 en yeni kararlı model ve yeni projeler için önerilen başlangıç noktasıdır; YOLOv5 ise yerleşik bir YOLOv5 işlem hattıyla uyumluluk gerektiğinde kullanılmaya devam eder.
Ultralytics YOLOv5 ile geliştir
Güncel YOLOv5u algılama modellerini Ultralytics Platform ile eğit, doğrula, dışa aktar ve dağıt.