YOLOv5가 v6.1에서 더욱 강력해졌습니다!

컴퓨터 비전과 머신러닝 분야의 선구자인 Ultralytics가 플래그십 YOLO(한 번만 보면 됩니다) 기술의 최신 개발 사항을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. YOLOv5 v6.1 릴리스를 통해 아키텍처를 세밀하게 조정하여 단순성, 속도, 성능을 향상했으며, 이를 통해 저희 기술이 계속해서 혁신의 최전선에 머물 수 있도록 했습니다. 2021년 10월의 지난 릴리스가 이러한 발전의 토대를 마련했으며, 이제 YOLO의 사용성과 성능을 새롭게 정의하는 핵심 업데이트를 선보이게 되어 자랑스럽습니다.

주요 업데이트#

Vision AI 분야에서 탁월함을 끊임없이 추구해 온 결과로, YOLOv5 v6.1에서 다음과 같은 획기적인 개선 사항을 확인할 수 있습니다:

• TensorRT 지원: python export.py --include saved_model pb tflite tfjs를 사용하여 TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js 모델을 export하는 기능과의 통합이 개선되었습니다(#5699, @imyhxy 작성). NVIDIA의 TensorRT는 딥러닝 애플리케이션에 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 제공하는 고성능 딥러닝 추론 optimizer이자 runtime이므로 이는 중요한 이정표입니다.
• TensorFlow Edge TPU 지원 ⭐ 신규: YOLOv5s(7.5M params)보다 복잡도가 낮으면서도 단 2.1 MB INT8 크기로 export할 수 있는 새로운 소형 YOLOv5n(1.9M params) 모델을 소개합니다. 이는 초경량 모바일 솔루션에 특히 적합하며, 기술의 최전선에서 강력한 머신러닝을 구현합니다(#3630, @zldrobit 작성).
• OpenVINO 지원: 이제 YOLOv5 ONNX 모델과 호환됩니다. OpenVINO를 사용하면 다양한 애플리케이션에서 Intel CPU와 통합 GPU의 성능을 최대한 활용할 수 있습니다(#6057, @glenn-jocher 작성).
• Export 벤치마크: python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt를 사용하여 모든 YOLOv5 export 형식에서 mAP(평균 정밀도)와 속도를 평가하는 새로운 benchmarking 도구를 도입했습니다. 현재는 CPU에서 작동하며, 향후 업데이트에서 GPU 벤치마크도 포함할 계획입니다(#6613, @glenn-jocher 작성).
• Hyperparameter: hyp-scratch-large.yaml에서 learning rate factor(lrf)가 0.2에서 0.1로 감소하는 작지만 중요한 hyperparameter 조정이 이루어졌습니다(#6525, @glenn-jocher 작성).
• Training: 기본 Learning Rate(LR) scheduler가 이전의 cosine 기반 one-cycle을 대체하여 one-cycle linear로 업데이트되었으며, 이를 통해 training 결과가 향상됩니다(#6729, @glenn-jocher 작성).

다양한 형식에 대한 전체 지원 범위를 공개하면서, YOLOv5는 이제 공식적으로 11개 형식에서 작동합니다. export뿐만 아니라 detect.py와 PyTorch Hub를 사용한 inference, 그리고 mAP와 속도를 프로파일링하기 위한 validation도 지원합니다:

• ✅ PyTorch
• ✅ TorchScript
• ✅ ONNX
• ✅ OpenVINO
• ✅ TensorRT
• ✅ CoreML
• ✅ TensorFlow SavedModel
• ✅ TensorFlow GraphDef
• ✅ TensorFlow Lite
• ✅ TensorFlow Edge TPU
• ✅ TensorFlow\.js

모두를 위한 AI#

Ultralytics를 이끄는 원동력은 단순히 선도하려는 열망이 아니라 커뮤니티에 참여하고 기여하려는 열정입니다. YOLOv5 제품군은 저희 여정에서 중요한 역할을 하며 성공과 도전을 함께 헤쳐 나가는 데 힘이 되어 왔습니다. 이번 업데이트는 48명의 신규 기여자가 제출한 271개의 PR의 노력을 보여 주는 공동의 성과입니다. 저희는 AI를 민주화하여 누구나 접근하고 실제로 활용할 수 있도록 만든다는 사명에 전념하고 있습니다.

Vision AI 혁명에 동참하세요#

저희는 함께할 인재를 지속적으로 찾고 있으며, 오픈 소스 프로젝트에 대한 협업도 환영합니다. 가장 획기적인 AI 팀의 일원이 되는 데 관심이 있다면 채용 페이지를 확인하거나 YOLOv5에 기여해 보세요.

AI 애호가에서 2022년 가장 인기 있는 객체 감지로#

올해 저희 Ultralytics/YOLOv5 repository는 GitHub star 총 수에서 Joseph Redmon의 pjreddie/darknet YOLOv3를 넘어서는 중요한 이정표를 달성했으며, 현재 22.4k개가 넘는 star를 기록하고 있습니다. 이는 커뮤니티의 신뢰와 열정을 보여 주는 증거이며, Vision AI의 한계를 계속 확장해 나가도록 동기를 부여합니다. 한 번만 보면 됩니다라는 유산을 이어 가게 되어 매우 영광스럽게 생각합니다.

새 릴리스에 대한 자세한 내용은 YOLOv5 GitHub repository를 방문하고, YOLO 객체 감지 애호가들로 구성된 활발한 커뮤니티에 참여해 보세요.

코드 없이 YOLO의 마법을 경험하세요#

하지만 더 많은 기능이 있습니다! Computer Vision이 처음이거나 간편한 no-code 경험을 선호한다면 Ultralytics HUB가 관문이 되어 드립니다. 몇 번의 간단한 클릭만으로 YOLO와 Computer Vision 기술을 활용하는 방법을 알아보세요. Ultralytics HUB - AI로 향하는 관문을 방문하여 자세히 알아보고 Computer Vision 여정을 시작해 보세요.