v6.1에서 더욱 강력해진 YOLOv5!
TensorRT, TensorFlow Edge TPU 지원 등을 포함하여 비전 AI 분야에서 최첨단 성능 향상을 제공하는 Ultralytics의 YOLOv5 v6.1을 살펴보십시오.
컴퓨터 비전 및 머신러닝 분야의 선구자인 Ultralytics는 당사의 주력 기술인 YOLO(You Only Look Once)의 최신 개발 사항을 발표하게 되어 매우 기쁩니다. YOLOv5 v6.1 릴리스를 통해 당사는 단순성, 속도 및 성능을 향상시키기 위해 아키텍처를 미세 조정했으며, 이를 통해 당사 기술이 혁신의 최전선에 머물 수 있도록 했습니다. 2021년 10월에 있었던 지난 릴리스는 이러한 발전의 기반을 마련했으며, 이제 당사는 YOLO의 유용성과 성능을 재정의하는 이러한 중요한 업데이트를 선보이게 되어 자랑스럽게 생각합니다.
Link to this section주요 업데이트#
Vision AI 분야에서 탁월함을 향한 끊임없는 노력을 이어가며, YOLOv5 v6.1에서 확인하실 수 있는 혁신적인 향상 사항은 다음과 같습니다:
- TensorRT 지원: python export.py --include saved_model pb tflite tfjs를 사용하는 TensorFlow, Keras, TFLite 및 TF.js 모델 내보내기에 대한 통합이 개선되었습니다(#5699, @imyhxy). 이는 NVIDIA의 TensorRT가 딥러닝 애플리케이션에 짧은 지연 시간과 높은 처리량을 제공하는 고성능 딥러닝 추론 최적화 도구이자 런타임이기 때문에 중요한 이정표가 됩니다.
- TensorFlow Edge TPU 지원 ⭐ 신규: 복잡성 면에서 기존 YOLOv5s(7.5M 파라미터)보다 낮은 새로운 소형 YOLOv5n(1.9M 파라미터) 모델을 소개합니다. 이 모델은 단 2.1MB INT8 크기로 내보낼 수 있는 능력을 갖추고 있어 매우 뛰어납니다. 이는 특히 초경량 모바일 솔루션에 적합하며, 기술의 최전선에서 강력한 머신러닝을 구현합니다(#3630, @zldrobit).
- OpenVINO 지원: 이제 YOLOv5 ONNX 모델이 호환됩니다. OpenVINO를 사용하면 이제 모델이 Intel CPU 및 통합 GPU의 모든 성능을 활용하여 다양한 애플리케이션을 수행할 수 있습니다(#6057, @glenn-jocher).
- 내보내기 벤치마크: python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt를 사용하여 모든 YOLOv5 내보내기 형식에서 mAP(Mean Average Precision)와 속도를 평가할 수 있는 새로운 벤치마킹 도구를 도입했습니다. 현재 CPU에서 운영되고 있으나, 향후 업데이트를 통해 GPU 벤치마크를 포함하도록 확장할 계획입니다(#6613, @glenn-jocher).
- 하이퍼파라미터: 하이퍼파라미터에 사소하지만 중요한 조정이 있었습니다. hyp-scratch-large.yaml에서 학습률 계수(lrf)가 0.2에서 0.1로 감소되었습니다(#6525, @glenn-jocher).
- 학습: 더 나은 학습 결과를 위해 기본 학습률(LR) 스케줄러가 이전의 코사인 방식 one-cycle에서 one-cycle linear로 업데이트되었습니다(#6729, @glenn-jocher).
다양한 형식에 걸친 완벽한 지원 범위를 공개하며, YOLOv5는 이제 공식적으로 11가지 형식을 지원합니다. 이는 내보내기뿐만 아니라 detect.py 및 PyTorch Hub를 통한 추론, 그리고 mAP와 속도를 프로파일링하기 위한 검증까지 지원함을 의미합니다:
- ✅ PyTorch
- ✅ TorchScript
- ✅ ONNX
- ✅ OpenVINO
- ✅ TensorRT
- ✅ CoreML
- ✅ TensorFlow SavedModel
- ✅ TensorFlow GraphDef
- ✅ TensorFlow Lite
- ✅ TensorFlow Edge TPU
- ✅ TensorFlow.js
Link to this section모두를 위한 AI를 향하여#
Ultralytics는 단순히 앞서 나가는 것뿐만 아니라 커뮤니티에 참여하고 기여하고자 하는 열정으로 움직입니다. YOLOv5 제품군은 당사의 여정에서 중추적인 역할을 해왔으며, 성공과 도전을 함께 이겨내도록 지원해 주었습니다. 이번 업데이트는 48명의 신규 기여자가 참여한 271개의 PR이라는 노력이 집약된 공동의 승리입니다. 당사는 AI를 민주화하여 누구나 AI를 사용하고 활용할 수 있도록 만들겠다는 사명을 위해 헌신하고 있습니다.
Link to this sectionVision AI 혁명에 동참하세요#
당사는 함께할 인재를 지속적으로 찾고 있으며 오픈 소스 프로젝트에 대한 협력을 환영합니다. 가장 혁신적인 AI 팀의 일원이 되는 데 관심이 있다면 당사의 채용 페이지를 확인하거나 YOLOv5 기여를 고려해 보십시오.
Link to this sectionAI 애호가에서 2022년 가장 인기 있는 객체 탐지 모델로#
올해 당사의 Ultralytics/YOLOv5 저장소는 GitHub 스타 수에서 Joseph Redmon의 pjreddie/darknet YOLOv3를 뛰어넘으며 22.4k개 이상의 스타를 기록하는 중요한 이정표를 달성했습니다. 이는 커뮤니티의 신뢰와 열정을 증명하는 것이며, 당사가 Vision AI의 한계를 계속해서 넓혀나갈 수 있는 원동력이 됩니다. You Only Look Once의 유산을 이어가게 되어 매우 영광입니다.
새로운 릴리스에 대한 자세한 내용은 YOLOv5 GitHub 저장소를 방문하여 확인하고, YOLO 객체 탐지 애호가들의 활기찬 커뮤니티에 참여해 보십시오.
Link to this section코드 없이 YOLO의 마법을 경험하세요#
하지만 여기서 끝이 아닙니다! 컴퓨터 비전을 처음 접하시거나 단순히 코드 없는 경험을 선호하신다면 Ultralytics HUB가 여러분의 관문입니다. 몇 번의 간편한 클릭만으로 YOLO와 컴퓨터 비전 기술을 활용하는 방법을 알아보십시오. Ultralytics HUB - AI로 가는 관문을 방문하여 자세한 내용을 확인하고 컴퓨터 비전 여정을 시작해 보십시오.
