Ultralytics YOLOv5 Export Competition 수상자
다양한 디바이스에서 최고의 AI 모델 배포를 선보인 Ultralytics YOLOv5 Export Competition의 수상자를 확인해 보세요.
모두가 최고의 비전 AI 모델을 쉽게 학습하고 배포할 수 있도록 지원한다는 목표로, 첫 번째 Ultralytics YOLOv5 Export Competition을 개최했습니다. 오픈 소스 커뮤니티 구성원들과 소통하는 것을 중요하게 생각하며, 사용자들이 만들어 내는 수많은 애플리케이션에 항상 깊은 인상을 받고 있습니다.
마감일#
대회는 2021년 5월 17일부터 2021년 8월 31일 24:00 UTC까지 진행되었습니다. 이 날짜 이후에는 대회가 종료되어 추가 제출물은 상금을 받을 수 없었습니다.
평가#
평가는 2021년 9월 1일부터 2021년 9월 16일까지 진행되었습니다. 저희 팀은 각 제출물을 철저히 검토했습니다.
$10000 상금#
각 카테고리에서 최우수 제출물은 해당 카테고리에 대해 Ultralytics가 제공하는 전액 상금 $2000.00 (2000.00 USD)을 받았습니다.
5개 카테고리#
놀라운 커뮤니티의 도움으로 Ultralytics YOLOv5 모델의 가장 인기 있는 실제 배포 시나리오를 대표하는 5개 카테고리를 사전에 만들었습니다. 여기에는 Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, Desktop CPU 및 Android Edge 디바이스가 포함됩니다.
제출물#
참가자들은 제출물을 위한 공개 GitHub 저장소를 만들고, 작업에 오픈 소스 라이선스를 적용했으며, 커뮤니티가 투표할 수 있도록 5개의 공식 EXPORT Competition 제출 스레드 중 하나에 제출물을 직접 게시했습니다. 이 스레드는 공식 제출물만을 위한 것이었다는 점에 유의하시기 바랍니다. 일반적인 질문이나 의견은 이 스레드에서 직접 제기하거나 새로운 토론에서 제기했습니다. 제출물 링크:
대회 수상자#
많은 검토 끝에 Ultralytics YOLOv5 모델의 가장 인기 있는 실제 배포 시나리오를 대표하는 5개 카테고리 각각의 수상자를 결정했습니다. 모든 참가자에게 개별적으로 연락했으며, 이후 수상자들에게 상금을 지급했습니다. 오늘 드디어 최고의 솔루션을 여러분과 공유하게 되어 기쁩니다!
NVIDIA Jetson Nano#
상금: $2000
Google Edge TPU#
상금: $2000
Android#
상금: $2000
Raspberry Pi#
상금: $2000
수상자 없음 *
Intel/AMD CPU#
상금: $2000
수상자 없음 *
*이 카테고리의 제출물은 각 평가 기준의 최소 요구사항을 충족하지 못했습니다. 따라서 이번에는 해당 카테고리의 수상자를 선정하지 않았습니다. 그러나 향후 참가자들이 다시 경쟁할 기회가 더 있을 예정입니다.
수상자 여러분, 축하드립니다! 수상자들의 저장소를 꼭 확인해 보시기 바랍니다.
"Ultralytics YOLOv5 라이브러리는 훌륭합니다. 거의 매일 업데이트되고, 모델이 잘 작동하며, 사용자 경험도 지속적으로 개선되고 있습니다. 제 연구의 상당 부분은 임베디드 디바이스에 ML을 배포하는 것과 관련되어 있고, 이전에 EdgeTPU를 사용해 본 경험도 있어서 재미있는 도전처럼 느껴졌습니다." Josh Veitch-Michaelis
또한 Export Competition에 참여해 주신 모든 분께 큰 감사의 말씀을 전하고 싶습니다! 저희에게는 수많은 소중한 오픈 소스 커뮤니티 구성원이 함께하고 있어 행운입니다. 여러분 모두의 기여가 저희 커뮤니티를 훌륭하게 만들어 줍니다.
멋진 모습을 계속 보여 주시고, 계속해서 무언가를 만들어 나가시기 바랍니다! 🚀
점수 산정#
Export Competition의 제출물은 여러 기준에 따라 평가되었습니다. 여기에는 export 방법의 단순성과 재현성, 문서의 품질, export 품질, 그리고 export된 모델의 속도와 정확도가 포함됩니다. 이후 Ultralytics 팀의 평가와 커뮤니티 피드백을 모두 반영하여 제출물의 점수를 산정했습니다.
Export 품질 (20%)#
가장 단순한 export는 단계 수가 가장 적고, 필요한 인수/파라미터 수가 가장 적으며, import하는 패키지 수가 가장 적고, 가장 적은 코드로 실행할 수 있어야 합니다.
문서 품질 (20%)#
제출물은 markdown 제출 파일을 사용하여 충분히 문서화해야 합니다. 설정/요구사항, 모든 설정/인수, export 단계, 해당하는 경우 배포 환경 설정을 포함하여 각 단계를 설명해야 합니다.
제출물 품질 (20%)#
공식 yolov5s.pt 모델에서 시작하여 export 및 배포의 모든 측면을 포함해야 합니다. Jetson Nano와 같이 특별한 요구사항이 필요한 환경의 경우 모든 패키지 및/또는 Docker 이미지를 제공하고 문서화해야 합니다. Android 배포의 경우 Android 레퍼런스 앱도 포함해야 합니다. 제출물에는 YOLOv5 모델을 완전히 export하고 사용할 수 있도록 필요한 모든 항목이 100% 포함되어야 합니다.
배포된 모델의 속도 및 정확도 (40%)#
배포된 모델은 공식 YOLOv5 PyTorch 모델과 거의 동일한 inference 결과를 반환해야 합니다(예: python detect.py --weights yolov5s.pt를 사용한 inference). 배포된 솔루션의 정확도는 일반에 공개되지 않은 Ultralytics 이미지의 별도 테스트 세트에서 분석됩니다. 속도 또한 매우 중요하며, 가장 빠른 배포 솔루션이 크게 우대됩니다. Android의 경우 GPU, NNAPI 및 Hexagon delegate로 export한 제출물이 이 항목에서 가장 높은 점수를 받습니다.
