YOLOv5가 v6.1에서 더욱 강력해졌습니다!

컴퓨터 비전과 머신 러닝 분야의 선구자인 Ultralytics는 자사의 대표 기술인 YOLO(You Only Look Once) 기술의 최신 개발 사항을 발표하게 되어 기쁩니다. YOLOv5 v6.1 릴리스에서는 아키텍처를 미세 조정하여 단순성, 속도 및 강도를 향상시켰으며, 이를 통해 저희 기술이 혁신의 최전선에 서도록 했습니다. 2021년 10월의 마지막 릴리스를 통해 이러한 발전의 토대를 마련했으며, 이제 YOLO의 사용성과 성능을 재정의하는 중요한 업데이트를 선보이게 되어 자랑스럽게 생각합니다.

중요 업데이트

비전 AI의 우수성을 끊임없이 추구해온 유니티의 노력이 계속되는 가운데, YOLOv5 v6.1의 획기적인 개선 사항을 소개합니다:

• TensorRT 지원: python export.py --include saved_model pb tflite tfjs(#5699 by @imyhxy)를 사용하여 TensorFlow, Keras, TFLite 및 TF.js 모델 내보내기 통합이 개선되었습니다. 이는 딥 러닝 애플리케이션에 짧은 지연 시간과 높은 처리량을 제공하는 고성능 딥 러닝 추론 최적화 및 런타임인 NVIDIA의 TensorRT에 있어 중요한 이정표입니다.
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• 텐서플로 엣지 TPU 지원 ⭐ 신규: 복잡성은 YOLOv5s(7.5M 파라미터)보다 낮지만 2.1MB INT8 크기로 내보낼 수 있는 새로운 소형 YOLOv5n(1.9M 파라미터) 모델을 소개합니다. 이는 특히 초경량 모바일 솔루션에 이상적이며, 강력한 머신 러닝을 최첨단 기술로 구현합니다( @zldrobit의#3630 ).
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• OpenVINO 지원: YOLOv5 ONNX 모델은 이제 OpenVINO를 통해 다양한 애플리케이션을 위한 인텔 CPU 및 통합 GPU의 모든 성능을 활용할 수 있습니다( @glenn-jocher의#6057 ).
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• 내보내기 벤치마크: 새로운 벤치마킹 도구가 도입되어 모든 YOLOv5 내보내기 형식에 대해 mAP(평균 정밀도)와 속도를 평가할 수 있습니다(python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt). 현재는 CPU에서 작동하지만, 향후 업데이트( @glenn-jocher의#6613 )에서 GPU 벤치마크까지 포함하도록 확장할 계획입니다.
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• 하이퍼파라미터: 하이퍼파라미터에 사소하지만 중요한 조정이 있었습니다. hyp-scratch-large.yaml에서 학습 속도 계수(lrf)가 0.2에서 0.1로 감소했습니다( @glenn-jocher의#6525).
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• 트레이닝: 기본 학습률(LR) 스케줄러가 1주기 선형으로 업데이트되어 이전의 1주기를 코사인으로 대체하여 학습 결과가 개선되었습니다(#6729 by @glenn-jocher).

다양한 포맷에 대한 지원 범위를 넓힌 YOLOv5는 이제 공식적으로 11개 포맷에서 작동하며, 내보내기뿐만 아니라 detect.py 및 PyTorch Hub를 사용한 추론, mAP 및 속도 프로파일링을 위한 유효성 검사도 지원합니다:

• ✅ PyTorch
• ✅ TorchScript
• ✅ ONNX
• ✅ OpenVINO
• ✅ TensorRT
• ✅ CoreML
• ✅ 텐서플로우 저장 모델
• ✅ 텐서플로우 그래프 정의
• ✅ 텐서플로우 라이트
• ✅ 텐서플로우 엣지 TPU
• ✅ TensorFlow.js

모두의 AI를 위한 협력

Ultralytics는 단순히 선도하려는 욕구뿐만 아니라 커뮤니티에 참여하고 기여하려는 열정에 의해 움직입니다. YOLOv5 가족은 우리의 여정에서 중요한 역할을 해왔으며, 승리와 도전 모두에서 우리를 지원했습니다. 이번 업데이트는 48명의 신규 참여자 271명의 PR이 함께 만들어낸 공동의 승리입니다. Facebook은 누구나 접근하고 운영할 수 있도록 AI를 민주화한다는 사명에 전념하고 있습니다.

비전 AI 혁명에 동참하세요

유니티는 오픈소스 프로젝트에 함께 참여할 인재를 지속적으로 모집하고 있습니다. 가장 획기적인 AI 팀의 일원이 되고 싶다면 채용 페이지를 살펴보거나 YOLOv5에 기여하는 것을 고려해 보세요.

AI 애호가부터 2022년 가장 인기 있는 물체 감지까지

올해 저희의 Ultralytics/YOLOv5 리포지토리는 총 깃허브 별 수에서 조셉 레드몬의 pjreddie/darknet YOLOv3를 넘어 22.4천 개 이상의 별을 보유하는 중요한 이정표를 달성했습니다. 이는 커뮤니티의 신뢰와 열정에 대한 증거이며, 계속해서 Vision AI의 한계를 뛰어넘을 수 있도록 동기를 부여합니다. 유 온리 룩 원스의 유산을 이어갈 수 있게 되어 매우 영광입니다.

새로운 릴리스에 대한 자세한 내용은 YOLOv5 GitHub 리포지토리를 방문하고 YOLO 객체 감지 애호가들의 활발한 커뮤니티에 참여하세요.

코드 없이 YOLO의 마법 경험하기

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