v6.1에서 더욱 강력해진 YOLOv5!

컴퓨터 비전 및 머신러닝 분야의 선구자로서 Ultralytics는 당사의 주력 YOLO(You Only Look Once) 기술의 최신 개발 소식을 발표하게 되어 기쁩니다. YOLOv5 v6.1 릴리스를 통해 당사는 단순성, 속도, 성능을 강화하도록 아키텍처를 세부 조정하여 기술이 혁신의 최전선에 머물 수 있도록 보장했습니다. 2021년 10월의 지난 릴리스는 이러한 발전의 기반을 마련했으며, 이제 당사는 YOLO의 사용성과 성능을 재정의하는 이러한 중요한 업데이트를 자신 있게 선보입니다.

주요 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 사용한 TensorFlow, Keras, TFLite 및 TF.js 모델 내보내기 통합이 개선되었습니다([@imyhxy 기여, #5699]). NVIDIA의 TensorRT는 딥러닝 애플리케이션에 저지연, 고처리량을 제공하는 고성능 딥러닝 추론 최적화 및 런타임이므로 이는 중요한 이정표입니다.
• TensorFlow Edge TPU 지원 ⭐ 신규: 복잡성 면에서 YOLOv5s(7.5M 파라미터) 아래에 위치하면서도 불과 2.1 MB INT8 크기로 내보내는 능력이 뛰어난 신규 소형 모델 YOLOv5n(1.9M 파라미터)을 소개합니다. 이는 초경량 모바일 솔루션에 특히 이상적이며 강력한 머신러닝을 기술의 최첨단 영역으로 가져다줍니다([@zldrobit 기여, #3630]).
• OpenVINO 지원: 이제 YOLOv5 ONNX 모델이 호환됩니다. OpenVINO를 통해 모델은 이제 다양한 애플리케이션을 위해 Intel CPU 및 통합 GPU의 전체 성능을 활용할 수 있습니다([@glenn-jocher 기여, #6057]).
• 내보내기 벤치마크: python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt를 사용하여 모든 YOLOv5 내보내기 형식에 걸쳐 mAP(Mean Average Precision)와 속도를 평가하는 새로운 벤치마킹 도구를 도입했습니다. 현재 CPU에서 작동하고 있으며, 향후 업데이트에서 GPU 벤치마크를 포함하도록 확장할 계획입니다([@glenn-jocher 기여, #6613]).
• 하이퍼파라미터: 하이퍼파라미터에 작지만 중요한 조정이 있었습니다. hyp-scratch-large.yaml에서 학습률 팩터(lrf)가 0.2에서 0.1로 감소되었습니다([@glenn-jocher 기여, #6525]).
• 학습: 향상된 학습 결과를 위해 기본 학습률(LR) 스케줄러가 코사인 방식의 기존 원사이클에서 원사이클 선형 방식으로 업데이트되었습니다([@glenn-jocher 기여, #6729]).

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

모두를 위한 AI를 향하여#

Ultralytics에서는 단순히 선도하고자 하는 욕구가 아니라 커뮤니티에 참여하고 기여하고자 하는 열정에 의해 움직입니다. YOLOv5 패밀리는 성공과 도전의 순간을 함께하며 당사의 여정에 핵심적인 역할을 해왔습니다. 이번 업데이트는 48명의 신규 기여자로부터 접수된 271개의 PR의 노고를 나타내는 공동의 승리입니다. 당사는 AI를 민주화하여 모든 사람이 접근하고 운영할 수 있도록 만들겠다는 사명에 전념하고 있습니다.

Vision AI 혁명에 동참하세요#

당사는 합류할 인재를 지속적으로 찾고 있으며 오픈소스 프로젝트 협업을 환영합니다. 가장 혁신적인 AI 팀의 일원이 되는 데 관심이 있으시다면 당사의 채용 페이지를 탐색하거나 YOLOv5 기여를 고려해 보세요.

AI 애호가에서 2022년 가장 인기 있는 객체 탐지 모델로#

올해 Ultralytics/YOLOv5 저장소는 GitHub 스타 총 수에서 조셉 레드몬(Joseph Redmon)의 pjreddie/darknet YOLOv3를 능가하여 현재 2.24만 개 이상의 스타를 자랑하며 중요한 이정표를 달성했습니다. 이는 커뮤니티의 신뢰와 열정에 대한 증거이며, 비전 AI의 경계를 계속 넓혀나가도록 동기를 부여합니다. You Only Look Once 유산을 이어가게 된 것을 매우 영광스럽게 생각합니다.

새로운 릴리스에 대한 자세한 내용은 YOLOv5 GitHub 저장소를 방문하시고 활기찬 YOLO 객체 검출 애호가 커뮤니티에 참여하세요.

코드 없이 YOLO의 마법을 경험하세요#

하지만 더 많은 것이 있습니다! 컴퓨터 비전이 처음이거나 단순히 코드가 필요 없는 경험을 선호하신다면 Ultralytics HUB가 관문입니다. 몇 번의 간편한 클릭으로 YOLO와 컴퓨터 비전 기술을 활용하는 방법을 알아보세요. Ultralytics HUB - Your Doorway to AI를 방문하여 자세히 알아보시고 컴퓨터 비전의 여정을 시작해 보세요.