Ultralytics YOLOv5 v6.0이 출시되었습니다!
정확도 향상, 메모리 사용량 감소, AI 모델 성능 가속을 위한 주요 업데이트가 담긴 YOLOv5 v6.0을 살펴보세요. 전 세계 기여자들과 함께하세요!
최신 업데이트는 2021년 10월 12일에 공개되었으며, 2021년 4월 이후 처음으로 선보이는 주요 릴리스입니다. v6.0 릴리스는 학습 중 메모리 요구량을 줄이고, 배포 시 정확도를 높이며, 전체 Ultralytics YOLOv5 모델에서 런타임 성능을 최적화하는 중요한 개선 사항을 제공합니다.
Ultralytics YOLOv5 v6.0의 속도 대 정확도 그래프입니다.
그 결과 ML 엔지니어와 데이터 과학자는 YOLOv5를 통해 더욱 강력한 Vision AI 솔루션을 사용할 수 있으며, 그 어느 때보다 쉽게 학습하고 배포할 수 있습니다. Ultralytics R&D의 실험 결과를 바탕으로 모델 백본을 여러 차례 업데이트했습니다.
변경 사항에는 새로운 모듈과 기존 모듈의 개선이 포함되며, 이를 결합해 더 빠르고 작으며 정확한 모델을 만들었습니다.
하지만 이 작업을 저희만의 힘으로 해낼 수는 없었습니다! 이번 릴리스에는 전 세계에서 함께 협력하며 AI의 한계를 넓혀 온 기여자 73명이 제출한 PR 465건이 반영되었습니다. 자세한 내용을 알아보거나 직접 기여하고 싶다면 오픈소스 기여 가이드라인을 참조하세요.
이번 릴리스에는 모이면 실질적인 차이를 만들어 내는 수백 가지의 작은 변경 사항이 포함되어 있어 모두 자세히 다루기는 어렵습니다. 주요 내용을 몇 가지 소개하면 다음과 같습니다.
- Roboflow 통합 ⭐ 신규: 새로운 통합 기능을 사용하면 모든 Roboflow 데이터셋에서 YOLOv5 모델을 직접 학습할 수 있습니다! 이 통합 기능은 Roboflow 데이터셋과 YOLOv5 학습 간에 원활한 연결을 제공합니다. (#4975, @Jacobsolawetz 작성)
- YOLOv5n 'Nano' 모델 ⭐ 신규: YOLOv5s(매개변수 7.5M)보다 작은 새로운 YOLOv5n(매개변수 1.9M) 모델입니다. INT8 크기 2.1 MB로 내보낼 수 있어 초경량 모바일 솔루션에 적합합니다. (#5027, @glenn-jocher 작성)
- TensorFlow 및 Keras: TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js 모델 내보내기가 이제 YOLOv5에 완전히 통합되어 학습에서 배포까지 원활하게 전환할 수 있습니다. (#1127, @zldrobit 작성)
- OpenCV DNN: 이제 YOLOv5 ONNX 모델은 OpenCV DNN 및 ONNX Runtime과 모두 호환되므로 사용자는 더 다양한 배포 대상을 선택할 수 있습니다. (#4833, @jebastin-nadar 작성)
- 모델 아키텍처: 업데이트된 백본은 크기가 조금 더 작고 속도와 정확도가 개선되었으며, 학습 중 GPU 메모리를 덜 사용합니다.
마무리#
YOLOv5를 출시한 지 1년이 조금 넘은 지금, 최첨단 객체 탐지 기술은 세계에서 가장 사랑받는 비전 AI로 자리매김하고 있습니다. 수백 명의 협력자와 수천 명의 사용자가 보내 주신 피드백을 바탕으로 효과적이면서도 사용하기 쉬운 도구를 만들고 있으며, 새로운 v6.0 릴리스는 그 여정의 또 다른 뜻깊은 단계입니다. 지금 바로 오픈소스 GitHub 저장소를 방문해 YOLOv5를 사용해 보세요! YOLOv5 GitHub 저장소
