منصوبے کے بارے میں

Ultralytics YOLOv5 PyTorch پر بنی ایک عام طور پر استعمال ہونے والی اوپن سورس کمپیوٹر وژن فریم ورک ہے۔ یہ آبجیکٹ کی دریافت، نمونہ سیکھنے اور تصویر کی طبقہ بندی کے کاموں کے لئے پری ٹرین ہوئے اور تربیت دینے کے قابل ماڈلز فراہم کرتا ہے۔ اہم کاروبارات شامل ہیں: - PyTorch Hub یا detect.py اسکرپٹ کے ذریعے نکالنا، جو تصاویر، ویڈیوز، ویب کیمرے، RTSP اسٹریمز اور سکرین کیپچرز کو سپورٹ کرتا ہے - کسٹم ڈیٹا سیٹس پر تربیت دینا، جو ایک اور متعدد GPU سیٹ اپس کو سپورٹ کرتا ہے - ONNX، TensorRT، CoreML، TFLite اور دیگر ڈیپلوئیمنٹ فارمیٹس میں ماڈلز برآمد کرنا - nano (n)، small (s)، medium (m)، large (l) اور extra-large (x) سائز میں پری ٹرین ہوئے چیک پوائنٹس دستیاب - منتقلی سیکھنے، ٹیسٹ ٹائم ایوگمنٹیشن، ماڈل پراننگ، ہائیپر پیرامیٹر ایولوشن اور ہارڈ ویئر ڈیپلوئیمنٹ (NVIDIA Jetson شامل) پر تعلیمی ٹیوٹوریلز - ClearML، Weights & Biases اور Comet جیسے تجربہ ٹریکنگ پلیٹ فارمز کے ساتھ انٹیگریشن یہ پروجیکٹ Python 3.8+ اور PyTorch 1.8+ کی ضرورت رکھتا ہے۔ ماڈلز اور ڈیٹا سیٹس کو ریلیز سے خود بخود ڈاؤن لوڈ کیا جاتا ہے۔ COCO ڈیٹا سیٹ پر تربیت کا نمونہ کمانڈز کے ذریعے دکھایا گیا ہے، اور بینچ مارک ٹیبلز مختلف ماڈل وریئنٹس پر mAP اسکورز اور نکالنے کی رفتار کی رپورٹ کرتے ہیں۔