Ultralytics YOLOv5 v6.0 출시!

최신 업데이트가 2021년 10월 12일에 출시되었으며, 이는 2021년 4월 이후 첫 번째 주요 릴리스입니다. v6.0 릴리스는 학습 중 메모리 요구 사항을 낮추고, 배포 중 정확도를 높이며, 전체 Ultralytics YOLOv5 모델 범위에 걸쳐 런타임 성능을 최적화하는 중요한 개선 사항을 제공합니다.

Ultralytics YOLOv5 v6.0 속도 대 정확도 그래프입니다.

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.

하지만 저희 혼자서는 해낼 수 없었습니다! 이번 릴리스에는 전 세계 73명의 기여자가 보낸 465개의 PR이 반영되어 있으며, 이들 모두가 AI의 한계를 넓히기 위해 함께 협력했습니다. 자세히 알아보거나 직접 기여하고 싶으시다면 오픈소스 기여 가이드라인을 참고해 주시기 바랍니다.

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 ⭐ 신기능: 새로운 통합 기능을 통해 이제 모든 Roboflow 데이터셋에서 직접 YOLOv5 모델을 학습할 수 있습니다! 이 통합은 Roboflow 데이터셋과 YOLOv5 학습 간의 원활한 연결을 제공합니다. (#4975, 기여자: @Jacobsolawetz)
• YOLOv5n '나노' 모델 ⭐ 신기능: YOLOv5s(7.5M 파라미터)보다 더 작고 2.1 MB INT8 크기로 내보낼 수 있는 새로운 소형 YOLOv5n(1.9M 파라미터) 모델이 추가되어 초경량 모바일 솔루션에 이상적입니다. (#5027, 기여자: @glenn-jocher)
• TensorFlow 및 Keras: TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js 모델 내보내기가 이제 YOLOv5에 완전히 통합되어 학습에서 배포까지 원활하게 전환할 수 있습니다. (#1127, 기여자: @zldrobit)
• OpenCV DNN: YOLOv5 ONNX 모델이 이제 OpenCV DNN 및 ONNX Runtime 모두와 호환되므로 사용자에게 더욱 다양한 배포 대상 옵션을 제공합니다. (#4833, 기여자: @jebastin-nadar)
• 모델 아키텍처: 업데이트된 백본은 크기가 약간 더 작아지고, 더 빠르며, 정확도가 향상되었으며 학습 중 GPU 메모리를 덜 사용합니다.

마무리하며#

YOLOv5를 출시한 지 1년이 조금 넘은 지금, 당사의 최첨단 객체 감지 기술은 전 세계에서 가장 사랑받는 비전 AI로 자리 잡아가고 있습니다. 수백 명의 협력자들의 도움과 수천 명의 사용자 피드백을 바탕으로 효과적이면서도 사용하기 쉬운 도구를 만들어 나가고 있으며, 새로운 v6.0 릴리스는 이 여정에서 그다음으로 흥미로운 단계입니다. 지금 바로 오픈소스 GitHub 저장소로 이동하여 YOLOv5 사용을 시작해 보세요! YOLOv5 GitHub Repository