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Ultralytics YOLOv5 내보내기 대회

2021년 8월 31일까지 Ultralytics YOLOv5 내보내기 대회에 참가하고, 5개 엣지 및 CPU 배포 부문에서 총 $10,000의 상금을 나눠 받으세요.

Nuvola LadiNuvola Ladi3 분 읽기
Ultralytics YOLOv5 내보내기 대회 공지

총 $10,000.00의 상금을 제공하는 최초의 Ultralytics YOLOv5 내보내기 대회를 개최하게 되어 기쁩니다! 누구나 세계 최고의 Vision AI 모델을 쉽게 학습하도록 돕는 동시에, 원하는 곳 어디에서나 모델을 손쉽게 사용할 수 있도록 모델을 배포하는 것이 목표입니다.

날짜#

대회는 2021년 5월 17일부터 2021년 8월 31일까지 진행됩니다.

마감일#

출품 마감은 2021년 8월 31일 24:00 UTC입니다. 이 날짜 이후에는 대회가 종료되며, 이후 제출물은 상금 대상에 포함되지 않습니다.

상금 $10000#

5개 부문 각각에서 최우수 출품작으로 선정되면 해당 부문의 상금 전액인 2,000.00달러(2,000.00 USD)를 Ultralytics에서 받게 됩니다.

5개 부문#

커뮤니티 피드백을 바탕으로 Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, 데스크톱 CPU, Android 엣지 기기 등 Ultralytics YOLOv5 모델의 가장 인기 있는 실제 배포 시나리오를 대표하는 5개 부문을 만들었습니다.

제출#

참가하려면 출품작을 위한 공개 GitHub 저장소를 만들고, 작업물에 오픈소스 라이선스를 지정한 다음, 커뮤니티 투표를 위해 공식 EXPORT 대회 출품 스레드 5개 중 하나에 출품작을 직접 게시하세요. 이 스레드는 공식 출품작 전용입니다. 일반적인 질문이나 의견은 이 스레드에 직접 남기거나 새 토론을 시작할 수 있습니다. 출품작 링크:

1. NVIDIA Jetson Nano

2. Google Edge TPU

3. Raspberry Pi

4. Intel/AMD CPU

5. Android

심사는 2021년 9월 1일부터 2021년 9월 16일까지 진행됩니다. 수상자는 2021년 9월 말에 발표되며, 상금은 발표 직후 지급됩니다.

대회 부문#

NVIDIA Jetson Nano

평가 하드웨어: Jetson Nano Developer Kit

상금: $2,000

Google Edge TPU

평가 하드웨어: Coral Dev Board Mini

상금: $2,000

Raspberry Pi

평가 하드웨어: Raspberry Pi 4 Model B

상금: $2,000

Intel/AMD CPU

평가 하드웨어: AWS EC2 t3.medium

상금: $2,000

Android

평가 하드웨어: Xiaomi Mi 11

상금: $2,000

*송금일의 현재 환율을 적용해 상금을 참가자의 현지 통화로 환전합니다. 상금은 Wise를 통해 송금됩니다. 상금 송금 대상 국가의 목록을 참조하세요.

채점#

출품작 점수의 50%는 Ultralytics가 결정하고, 나머지 50%는 출품작별 👍 또는 👎 수를 합산한 커뮤니티 피드백으로 결정합니다. Ultralytics의 점수는 다음 기준에 따라 산정됩니다.

1. 내보내기 품질(20%)#

가장 간단한 내보내기 방법은 단계 수가 가장 적고, 필요한 인수/매개변수와 가져오는 패키지 수가 가장 적으며, 최소한의 코드로 실행할 수 있어야 합니다.

2. 문서 품질(20%)#

제출물은 마크다운 제출 파일을 사용해 충분히 문서화해야 합니다. 해당되는 경우 설정/요구 사항, 모든 설정/인수, 내보내기 단계, 배포 환경 설정을 포함해 각 단계를 설명해야 합니다.

3. 출품작 품질(20%)#

공식 yolov5s.pt 모델에서 시작하는 내보내기 및 배포의 모든 측면을 포함해야 합니다. Jetson Nano처럼 특별한 요구 사항이 있는 환경의 경우 모든 패키지 및/또는 Docker 이미지를 제공하고 문서화해야 합니다. Android 배포에는 Android 참조 앱도 포함해야 합니다. 제출물에는 YOLOv5 모델을 완전히 내보내고 사용하는 데 필요한 모든 항목이 포함되어야 합니다.

4. 배포된 모델의 속도 및 정확도(40%)#

배포된 모델은 공식 YOLOv5 PyTorch 모델(python detect.py --weights yolov5s.pt로 추론 수행)과 거의 동일한 추론 결과를 반환해야 합니다. 배포 솔루션의 정확도는 일반에 공개되지 않은 Ultralytics 이미지로 구성된 홀드아웃 테스트 세트에서 분석합니다. 속도도 매우 중요하며, 가장 빠른 배포 솔루션에 큰 가산점을 부여합니다. Android의 경우 GPU, NNAPI, Hexagon Delegate로 내보낸 결과가 가장 높은 점수를 받습니다.

작성자

Nuvola Ladi
Nuvola Ladi

디지털 콘텐츠 매니저 · Ultralytics

Nuvola Ladi는 Ultralytics의 디지털 콘텐츠 매니저로, 비전 AI와 Ultralytics YOLO를 다루는 콘텐츠를 제작하고 PyTorch Conference 2025와 같은 업계 행사에서 회사를 대표합니다. 스페인에 거주하며 IE University에서 시각 및 디지털 미디어 석사 학위를 취득했습니다. Ultralytics에 합류하기 전에는 XVA Gallery & Hotel, Rolex 등의 조직에서 근무했습니다.

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