Ultralytics YOLOv5 v6.0 출시!

최신 업데이트는 2021년 10월 12일에 이루어졌으며, 2021년 4월 이후 첫 번째 주요 릴리스입니다. v6.0 릴리스는 학습 중 메모리 요구 사항을 낮추고, 배포 시 정확도를 높이며, 전체 YOLOv5 모델 범위에 걸쳐 런타임 성능을 최적화하는 등 상당한 개선을 가져왔습니다.

YOLOv5 v6.0 속도 대 정확도 그래프.

ML 엔지니어와 데이터 과학자를 위한 결과로, YOLOv5는 이제 더욱 강력한 Vision AI 솔루션을 제공하며, 그 어느 때보다 학습과 배포가 쉬워졌습니다. 모델 백본에 대한 다수의 업데이트는 Ultralytics R&D 노력의 실증적 결과를 기반으로 이루어졌습니다.

수정 사항에는 새로운 모듈과 기존 모듈에 대한 개선 사항이 포함되어 있으며, 이들이 결합되어 더 빠르고 작으며 더 정확한 모델을 생성합니다.

물론 저희 혼자서는 이룰 수 없었을 것입니다! 이번 릴리스에는 전 세계 73명의 기여자가 작성한 465개의 PR이 포함되어 있으며, 모두가 협력하여 AI의 한계를 넓혔습니다. 더 자세히 알고 싶거나 직접 기여하고 싶으시다면 저희 오픈 소스 기여 가이드라인을 확인해 주십시오.

이번 릴리스는 실질적인 변화를 만들어내는 수백 가지의 작은 변경 사항을 포함하고 있으며, 너무 많아 자세히 설명할 수는 없지만 주요 하이라이트 몇 가지는 다음과 같습니다:

• Roboflow 통합 ⭐ 신규: 새로운 통합 기능을 통해 Roboflow 데이터셋으로 직접 YOLOv5 모델을 학습할 수 있습니다! 이 통합은 Roboflow 데이터셋과 YOLOv5 학습 간의 원활한 연결을 제공합니다. (#4975, 작성자: @Jacobsolawetz)
• YOLOv5n '나노' 모델 ⭐ 신규: YOLOv5s(7.5M 파라미터)보다 작은 새로운 YOLOv5n(1.9M 파라미터) 모델이 추가되었으며, 2.1MB INT8 크기로 내보내기가 가능하여 초경량 모바일 솔루션에 이상적입니다. (#5027, 작성자: @glenn-jocher)
• TensorFlow 및 Keras: TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js 모델 내보내기가 이제 YOLOv5에 완전히 통합되어 학습부터 배포까지 원활한 전환을 지원합니다. (#1127, 작성자: @zldrobit)
• OpenCV DNN: 이제 YOLOv5 ONNX 모델이 OpenCV DNN 및 ONNX Runtime 모두와 호환되어 사용자에게 훨씬 더 다양한 배포 대상 옵션을 제공합니다. (#4833, 작성자: @jebastin-nadar)
• 모델 아키텍처: 업데이트된 백본은 크기가 약간 더 작아지고, 더 빠르며, 정확도가 향상되었으며 학습 중 GPU 메모리를 덜 사용합니다.

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YOLOv5를 출시한 지 1년이 조금 넘은 지금, 당사의 최첨단 객체 탐지 기술은 세계에서 가장 사랑받는 비전 AI가 되어가고 있습니다. 수백 명의 기여자와 수천 명의 사용자 피드백을 통해 효과적이면서도 사용하기 쉬운 도구를 만들고 있으며, 이번 새로운 v6.0 릴리스는 이러한 여정의 다음 흥미로운 단계입니다. 지금 바로 오픈소스 GitHub 저장소로 이동하여 YOLOv5 사용을 시작해 보세요! YOLOv5 GitHub Repository