Ultralytics YOLOv5 v6.0이 출시되었습니다!

최신 업데이트는 2021년 10월 12일에 출시되었으며, 2021년 4월 이후 첫 번째 주요 릴리스입니다. v6.0 릴리스는 학습 중 메모리 요구 사항을 줄이고, 배포 시 정확도를 높이며, 전체 Ultralytics YOLOv5 모델 제품군에서 런타임 성능을 최적화하는 등 상당한 개선 사항을 제공합니다.

Ultralytics YOLOv5 v6.0 속도와 정확도 플롯입니다.

ML 엔지니어와 데이터 과학자에게 이번 업데이트는 YOLOv5가 더욱 강력한 Vision AI 솔루션을 제공하며, 이전보다 더 쉽게 학습하고 배포할 수 있게 되었다는 의미입니다. Ultralytics R&D 노력의 실증적 결과를 바탕으로 모델 백본을 여러 차례 업데이트했습니다.

더 빠르고 작으며 정확한 모델을 구현하기 위해 새로운 모듈을 추가하고 기존 모듈을 개선했습니다.

하지만 이 작업을 저희만의 힘으로 해낼 수는 없었습니다! 이번 릴리스에는 전 세계 73명의 기여자가 제출한 465개의 PR이 포함되었으며, 이들은 모두 AI의 한계를 넓히기 위해 협력했습니다. 자세한 내용을 알아보거나 직접 기여하려면 오픈 소스 기여 가이드라인을 확인해 보세요.

이번 릴리스에는 수백 가지의 작은 변경 사항이 포함되어 실제로 큰 차이를 만들어 냅니다. 모두 자세히 설명하기에는 너무 많지만, 주요 하이라이트 몇 가지는 다음과 같습니다.

• Roboflow 통합 ⭐ NEW: 새로운 통합 기능을 사용하면 모든 Roboflow 데이터셋에서 YOLOv5 모델을 직접 학습할 수 있습니다! 이 통합 기능은 Roboflow 데이터셋과 YOLOv5 학습 환경을 원활하게 연결합니다. (#4975, @Jacobsolawetz 작성)
• YOLOv5n 'Nano' 모델 ⭐ NEW: YOLOv5s(7.5M 매개변수)보다 작은 새로운 YOLOv5n(1.9M 매개변수) 모델로, 2.1 MB INT8 크기로 내보낼 수 있어 초경량 모바일 솔루션에 적합합니다. (#5027, @glenn-jocher 작성)
• TensorFlow 및 Keras: 이제 TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js 모델 내보내기가 YOLOv5에 완전히 통합되어 학습부터 배포까지 원활하게 전환할 수 있습니다. (#1127, @zldrobit 작성)
• OpenCV DNN: 이제 YOLOv5 ONNX 모델이 OpenCV DNN 및 ONNX Runtime과 모두 호환되므로 사용자는 배포 대상 옵션을 더욱 다양하게 선택할 수 있습니다. (#4833, @jebastin-nadar 작성)
• 모델 아키텍처: 업데이트된 백본은 더 작고 빠르며 정확해졌고, 학습 중 필요한 GPU 메모리도 줄었습니다.

마무리#

YOLOv5를 출시한 지 1년이 조금 지난 지금, 당사의 최첨단 객체 감지 기술은 세계에서 가장 사랑받는 Vision AI로 자리 잡아 가고 있습니다. 수백 명의 협력자와 수천 명의 사용자로부터 받은 피드백을 바탕으로 효과적이면서도 사용하기 쉬운 도구를 만들고 있으며, 새로운 v6.0 릴리스는 이 여정의 다음 단계입니다. 지금 바로 오픈 소스 GitHub 저장소를 방문하여 YOLOv5를 사용해 보세요! YOLOv5 GitHub 저장소