Ultralytics YOLOv5 v6.0 출시!

최신 업데이트는 2021년 10월 12일에 출시되었으며 2021년 4월 이후 첫 번째 주요 릴리스입니다. 릴리스 v6.0은 훈련 중 메모리 요구 사항을 줄이고 배포 중 정확도를 높이며 전체 YOLOv5 모델 범위에서 런타임 성능을 최적화하는 중요한 개선 사항을 제공합니다.

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ML 엔지니어와 데이터 과학자에게 YOLOv5는 더욱 강력한 Vision AI 솔루션을 제공하며, 이전보다 훨씬 쉽게 학습하고 배포할 수 있게 되었습니다. Ultralytics의 R&D 노력의 경험적 결과를 바탕으로 모델 백본에 대한 여러 업데이트가 이루어졌습니다.

수정 사항에는 더 빠르고 작고 정확한 모델을 생성하기 위해 결합된 새로운 모듈과 기존 모듈에 대한 개선 사항이 포함됩니다.

저희 혼자서는 이 일을 해낼 수 없었을 것입니다! 이번 릴리스에는 전 세계에서 73명의 기여자로부터 465개의 PR이 통합되었으며, 모두 함께 협력하여 AI의 경계를 넓히고 있습니다. 자세한 내용을 알아보거나 직접 기여하고 싶으시다면 오픈 소스 기여 가이드라인을 참조하세요.

이번 릴리스에는 실제로 큰 변화를 가져오는 수백 가지의 작은 변경 사항이 포함되어 있으며, 너무 많아서 자세히 설명할 수는 없지만 주요 하이라이트는 다음과 같습니다.

• Roboflow 통합 ⭐ NEW: 새로운 통합으로 모든 Roboflow 데이터 세트에서 직접 YOLOv5 모델을 훈련하십시오! 이 통합은 Roboflow 데이터 세트와 YOLOv5 훈련 간의 원활한 연결을 제공합니다. (#4975 by @Jacobsolawetz)
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• YOLOv5n 'Nano' 모델 ⭐ 신규: YOLOv5s (7.5M 파라미터)보다 작은 새로운 YOLOv5n (1.9M 파라미터) 모델이 출시되었으며, 2.1MB INT8 크기로 내보내기가 가능하여 초경량 모바일 솔루션에 적합합니다. (#5027 by @glenn-jocher)
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• TensorFlow 및 Keras: TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js 모델 내보내기가 이제 훈련에서 배포로의 원활한 전환을 위해 YOLOv5에 완전히 통합되었습니다. (#1127 by @zldrobit)
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• OpenCV DNN: 이제 YOLOv5 ONNX 모델은 OpenCV DNN 및 ONNX Runtime과 모두 호환되어 사용자에게 더 많은 배포 대상 옵션을 제공합니다. (#4833 by @jebastin-nadar)
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• 모델 아키텍처: 업데이트된 백본은 약간 더 작고, 빠르고, 정확하며, 학습 중에 더 적은 GPU 메모리가 필요합니다.

결론

YOLOv5를 출시한 지 1년이 조금 넘은 지금, 당사의 최첨단 객체 감지 기술은 세계에서 가장 사랑받는 비전 AI로 나아가고 있습니다. 수백 명의 협력자와 수천 명의 사용자 피드백을 통해 효과적이면서도 사용하기 쉬운 도구를 만들고 있으며, 새로운 v6.0 릴리스는 이 여정의 다음 단계입니다.

지금 바로 오픈 소스 GitHub 리포지토리로 이동하여 YOLOv5 사용을 시작하세요! https://github.com/ultralytics/yolov5