Ultralytics YOLOv5 내보내기(Export) 대회 수상자
다양한 디바이스 전반에서 최상의 AI 모델 배포 성능을 보여준 Ultralytics YOLOv5 내보내기(Export) 대회 수상자들을 확인해보세요.
모든 사용자가 최고의 비전 AI 모델을 쉽게 학습하고 배포할 수 있도록 돕기 위해, 저희는 첫 번째 Ultralytics YOLOv5 Export Competition을 개최했습니다. 저희는 오픈 소스 커뮤니티 회원들과 소통하는 것을 소중하게 생각하며, 사용자들이 만들어내는 수많은 애플리케이션에 항상 감명받고 있습니다.
Link to this section마감 기한#
대회는 2021년 5월 17일부터 2021년 8월 31일 24:00 UTC까지 진행되었습니다. 이 날짜 이후 대회는 종료되었으며 추가 제출물은 상금 수령 자격이 없습니다.
Link to this section평가#
평가는 2021년 9월 1일부터 2021년 9월 16일까지 진행되었습니다. 저희 팀은 각 제출물을 철저히 검토했습니다.
Link to this section$10000 규모의 상금#
각 부문별 최우수 제출자는 Ultralytics로부터 해당 부문의 전체 상금인 $2000.00(2000.00 USD)를 받았습니다.
Link to this section5개 부문#
놀라운 커뮤니티의 도움으로, 이전에는 YOLOv5 모델의 가장 인기 있는 실제 배포 시나리오를 대표하는 5개 부문을 만들었으며 여기에는 Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, 데스크탑 CPU 및 Android Edge 기기가 포함됩니다.
Link to this section제출물#
참가자들은 제출물을 위한 공개 GitHub 저장소를 만들고, 자신의 작업에 오픈 소스 라이선스를 지정했으며, 커뮤니티가 투표할 수 있도록 5개의 공식 EXPORT Competition 제출 스레드 중 하나에 직접 제출물을 게시했습니다. 이 스레드는 공식 제출물 전용이었음을 참고해 주십시오. 일반적인 질문이나 의견은 이 스레드나 새로운 토론에 직접 남겨주셨습니다. 제출물 링크:
Link to this section대회 수상자#
심사숙고 끝에, YOLOv5 모델의 가장 인기 있는 실제 배포 시나리오를 대표하는 5개 부문 각각의 수상자를 결정했습니다. 모든 참가자에게 개별적으로 연락을 취했으며 그 이후 수상자들에게 상금이 전달되었습니다. 오늘 드디어 여러분과 최고의 솔루션을 공유하게 되어 기쁩니다!
Link to this sectionNVIDIA Jetson Nano#
상금: $2000
Link to this sectionGoogle Edge TPU#
상금: $2000
Link to this sectionAndroid#
상금: $2000
Link to this sectionRaspberry Pi#
상금: $2000
수상자 없음 *
Link to this sectionIntel/AMD CPU#
상금: $2000
수상자 없음 *
*본 부문의 제출물들은 각 평가 기준의 최소 요구 사항을 충족하지 못했습니다. 따라서 이번에는 해당 부문에서 수상자를 선정하지 않았으나, 향후 참가자들이 다시 경쟁할 기회가 있을 것입니다.
수상자분들 축하드립니다! 저장소를 꼭 확인해 보시기 바랍니다.
"YOLOv5 라이브러리는 훌륭합니다. 거의 매일 업데이트되고 모델은 잘 작동하며 사용자 경험은 지속적으로 향상되고 있습니다. 제 연구의 상당 부분은 임베디드 기기에서 ML을 배포하는 것과 관련이 있고 이전에 EdgeTPU로 작업한 적이 있어서, 이것은 재미있는 도전처럼 보였습니다." Josh Veitch-Michaelis
또한 Export Competition에 참여해 주신 모든 분께 큰 감사를 전합니다! 저희는 오픈 소스 커뮤니티의 귀중한 회원들을 많이 보유하고 있어 행운입니다. 여러분 모두의 기여가 저희 커뮤니티를 훌륭하게 만듭니다.
멋진 모습 유지하시고 계속해서 창작해 주세요! 🚀
Link to this section채점#
Export 대회 제출물은 몇 가지 기준에 따라 심사되었습니다: 내보내기 방법의 단순성 및 재현성, 문서화 품질, 내보내기 품질, 그리고 내보낸 모델의 속도와 정확성입니다. 이러한 제출물은 Ultralytics 팀과 커뮤니티 피드백을 모두 종합하여 점수가 매겨졌습니다.
Link to this section내보내기 품질 (20%)#
가장 단순한 내보내기는 단계 수가 가장 적고, 필요한 인수/매개변수 수가 가장 적으며, 가져온 패키지 수가 가장 적고, 최소한의 코드로 실행 가능해야 합니다.
Link to this section문서화 품질 (20%)#
제출물은 마크다운 제출 파일을 사용하여 잘 문서화되어야 합니다. 설정/요구 사항, 설정/인수, 내보내기 단계, 적용 가능한 경우 배포 환경 설정을 포함하여 각 단계를 설명해야 합니다.
Link to this section제출물 품질 (20%)#
공식 yolov5s.pt 모델에서 시작하여 내보내기 및 배포의 모든 측면이 포함되어야 합니다. Jetson Nano와 같이 특별한 요구 사항이 있는 환경의 경우 모든 패키지 및/또는 Docker 이미지를 제공하고 문서화해야 합니다. Android 배포의 경우 Android 참조 앱도 포함되어야 합니다. 제출물은 YOLOv5 모델을 완벽하게 내보내고 사용하는 데 필요한 모든 것을 100% 포함해야 합니다.
Link to this section배포된 모델의 속도 및 정확성 (40%)#
배포된 모델은 공식 YOLOv5 PyTorch 모델과 거의 동일한 추론 결과(예: python detect.py --weights yolov5s.pt를 통한 추론)를 반환해야 합니다. 배포된 솔루션의 정확성은 대중에게 공개되지 않은 Ultralytics 이미지의 홀드아웃 테스트 세트에서 분석됩니다. 속도 또한 매우 중요하며, 가장 빠른 배포 솔루션이 높은 평가를 받습니다. Android의 경우 GPU, NNAPI 및 Hexagon 델리게이트로 내보낸 모델이 이곳에서 가장 높은 점수를 받습니다.
