Ultralytics YOLOv5 v7.0의 인스턴스 세분화 소개

최신 버전의 AI 아키텍처인 YOLOv5 v7.0이 출시되었으며, 새로운 인스턴스 세분화 모델을 소개하게 되어 매우 기쁩니다!

최신 릴리스 작업을 진행하면서 두 가지 목표를 최우선으로 고려했습니다. 첫 번째는 AI를 쉽게 만드는 것이었고, 두 번째는 '최첨단'의 진정한 의미를 재정의하는 것이었습니다.

따라서 대폭적인 개선, 수정 및 업그레이드를 통해 바로 그 일을 해냈습니다. 기존 YOLOv5 객체 감지 모델과 동일한 간단한 워크플로를 유지하면서 이제 YOLOv5 v7.0으로 모델을 훈련, 검증 및 배포하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 또한 모든 SOTA 벤치마크를 뛰어넘어 세계에서 가장 빠르고 정확한 YOLOv5 효과적으로 구현했습니다.

이번 세분화 모델의 첫 번째 릴리스를 발표하게 되어 매우 자랑스럽습니다. 이 릴리스를 가능하게 해준 헌신적인 커뮤니티와 기여자들에게 깊은 감사를 드립니다.  

이제 YOLOv5 v7.0 릴리즈 노트부터 시작하겠습니다!

중요한 YOLOv5 업데이트

2022년 8월에 YOLOv5 v6.2를 마지막으로 릴리스한 이후 YOLOv5 업데이트된 사항은 다음과 같습니다.

• 세분화 모델 ⭐ 신규: SOTA YOLOv5 COCO 세분화 모델을 처음으로 사용할 수 있습니다(#9052 by @glenn-jocher, @AyushExel, @Laughing-q).
• PaddlePaddle 내보내기: python export.py --include paddle #9459 by @glenn-jocher를 사용하여 모든 YOLOv5 모델(cls, seg, det)을 Paddle 형식으로 내보내기)
• YOLOv5 자동 캐시: 이제 python train.py --cache ram을 사용하면 사용 가능한 메모리를 스캔하고 예측된 데이터 세트 RAM 사용량과 비교합니다. 이렇게 하면 캐싱의 위험이 줄어들고 데이터 세트 캐싱 기능의 채택을 개선하여 학습 속도를 크게 높일 수 있습니다.(#10027 by @glenn-jocher)
• Comet 로깅 및 시각화 통합: 영원히 무료입니다, Comet 을 사용하면 YOLOv5 모델을 저장하고, 훈련을 재개하고, 예측을 대화형으로 시각화 및 디버깅할 수 있습니다.( @DN6의#9232 )

새로운 분할 체크포인트

A100 GPU를 사용하여 이미지 크기 640에서 300개의 에포크에 대해 COCO YOLOv5 세그먼테이션 모델을 훈련했습니다. CPU 속도 테스트를 위해 모든 모델을 ONNX FP32로 내보냈고, GPU 속도 테스트를 위해 TensorRT FP16으로 내보냈습니다. 재현성을 높이기 위해 모든 속도 테스트는 Google Colab Pro 노트북에서 실행했습니다.

• 모든 체크포인트는 이미지 크기 640 및 모든 기본 설정에서 lr0=0.01, weight_decay=5e-5의 SGD 옵티마이저를 사용하여 300 에포크로 훈련되었습니다. 모든 실행은 여기에 기록됩니다.
• 정확도 값은 COCO 데이터 세트의 단일 모델 단일 규모에 대한 것입니다. python segment.py --data cocoyaml --weights yolov5s-seg.pt로 재생산합니다.
• Colab Pro A100 High-RAM 인스턴스를 사용하여 100개 이상의 추론 이미지에서 평균 속도를 측정했습니다. 값은 추론 속도만을 나타냅니다NMS 이미지당 약 1ms를 추가합니다). python segment.py --data cocoyaml --weights yolov5s-seg.pt --batch 1로 재생산합니다.
• export.py를 사용하여 FP32에서 ONNX , FP16에서 TensorRT 내보내기. python 재현 export.py --weights yolov5s-seg.pt --include engine --device 0 --half

새로운 분할 사용 예시

훈련

YOLOv5 세그먼트 학습은 --data coco128-segyaml 인수를 사용하여 COCO128 세그먼트 데이터 세트를 자동 다운로드하고, bash data/scripts/get_coco.sh --train --val --segments를 사용한 다음 python train.py --data cocoyaml 사용하여 COCO 데이터 세트를 수동 다운로드하는 것을 지원합니다.

GPU GPU

python segment.py --model yolov5s-seg.pt --data 코코128-segyaml --epochs 5 --img 640

GPU GPU DDP

python -m torch.distributed.run --nproc_per_node 4 --master_port 1 segment.py --model yolov5s-seg.pt --data coco128-segyaml --epochs 5 --img 640 --device 0,1,2,3

Val

ImageNet 데이터 세트에서 YOLOv5m-seg 정확도를 검증합니다:

bash data/scripts/get_coco.sh --val --segments # COCO val 세그먼트 분할 다운로드(780MB, 5000개 이미지) python segment.py --weights yolov5s-seg.pt --data cocoyaml --img 640 # 유효성 검사

예측

사전 훈련된 YOLOv5m-seg를 사용하여 bus.jpg 예측:

python segment.py --weights yolov5m-seg.pt --data data/images/bus.jpg

model = torch.hub.load(ultralyticsyolov5', 'custom', 'yolov5m-seg.pt') # PyTorch 허브에서 로드 (경고: 아직 추론이 지원되지 않음)

내보내기

YOLOv5s-seg 모델을 ONNX 및 TensorRT 내보냅니다:

python export.py --weights yolov5s-seg.pt --include onnx engine --img 640 --device 0

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