Tune in to YOLO Vision 2024!
2024년 9월 27일
10:00 — 19:30 CET
Free hybrid event
다양한 디바이스에 걸쳐 최고의 AI 모델 배포 사례를 보여주는 Ultralytics YOLOv5 수출 경진대회 수상작을 살펴보세요.
누구나 쉽게 최고의 비전 AI 모델을 훈련하고 배포할 수 있도록 지원하기 위해 유니티는 첫 번째 Ultralytics YOLOv5 수출 경진대회를 개최했습니다. 유니티는 오픈 소스 커뮤니티의 구성원들과 소통하는 것을 중요하게 생각하며, 사용자가 만든 수많은 애플리케이션에 항상 감명을 받습니다.
대회는 2021년 5월 17일부터 2021년 9월 31일 24:00(UTC)까지 진행되었습니다. 이 날짜 이후에는 대회가 마감되었으며 추가 제출은 상금을 받을 수 없습니다.
평가는 2021년 9월 1일부터 2021년 9월 31일까지 진행되었습니다. 저희 팀은 각 제출물을 면밀히 검토했습니다.
해당 카테고리의 최우수 출품작은 해당 카테고리의 전체 상금 $2000.00(미화 2000.00달러)를 Ultralytics 에서 받게 됩니다.
훌륭한 커뮤니티의 도움으로 이전에 가장 많이 사용되는 실제 배포 시나리오를 나타내는 5가지 카테고리( YOLOv5 모델, Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, Desktop CPU 및 Android Edge 디바이스)를 만들었습니다.
참가자들은 출품작을 위한 공개 Github 저장소를 만들고, 오픈 소스 라이선스를 부여한 후 5개의 공식 EXPORT 공모전 출품작 스레드 중 하나에 직접 출품작을 게시하여 커뮤니티가 투표할 수 있도록 했습니다. 이 스레드는 공식 출품작만을 대상으로 한다는 점에 유의하세요. 일반적인 질문이나 의견은 이 스레드에 직접 질문하거나 새 토론을 통해 문의하세요. 제출물 링크:
많은 고민 끝에 YOLOv5 모델에 대한 가장 인기 있는 실제 배포 시나리오를 대표하는 5개 부문별 우승자를 결정했습니다. 모든 참가자에게 개별적으로 연락을 취했으며 이후 수상자에게 상금이 지급되었습니다. 오늘 드디어 최고의 솔루션을 여러분과 공유하게 되어 기쁩니다!
상금: $2000
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상금: $2000
당첨자 없음 *
상금: $2000
당첨자 없음 *
*이 부문에 제출된 작품은 각 평가 기준의 최소 요건을 충족하지 못했습니다. 따라서 이번에는 이 부문의 우승자가 선정되지 않았지만, 향후 참가자들이 다시 경쟁할 수 있는 기회가 더 많이 주어질 것입니다.
수상자 여러분, 축하드립니다! 수상작의 리포지토리를 확인해 보세요.
" YOLOv5 라이브러리는 거의 매일 업데이트되고, 모델이 잘 작동하며, 사용자 환경이 지속적으로 개선되고 있는 훌륭한 라이브러리입니다. 제 연구 중 많은 부분이 임베디드 디바이스에 ML을 배포하는 것과 관련되어 있는데, 이전에 EdgeTPU로 작업해 본 적이 있어서 재미있는 도전이 될 것 같았습니다."
조쉬 베이치-마이클리스
수출 경진대회에 참여해주신 모든 분들께도 감사의 인사를 전하고 싶습니다! 저희 오픈소스 커뮤니티에는 수많은 소중한 분들이 계십니다. 여러분 모두의 기여가 우리 커뮤니티를 훌륭하게 만들어 줍니다.
계속해서 멋진 작품을 만들어 보세요! 🚀
내보내기 대회에 제출된 작품은 내보내기 방법의 단순성과 재현성, 문서의 품질, 내보내기 품질, 내보낸 모델의 속도와 정확성 등 몇 가지 기준에 따라 심사를 거쳤습니다. 제출된 작품은 Ultralytics 에서 팀원들의 평가와 커뮤니티 피드백을 통해 점수를 매겼습니다.
가장 간단한 내보내기는 단계 수가 가장 적고, 인수/매개변수 수가 가장 적으며, 가져온 패키지의 수가 가장 적고, 가장 적은 양의 코드로 실행할 수 있습니다.
제출물은 markdown 제출 파일을 사용하여 잘 문서화해야 합니다. 설정/요구 사항, 설정/인수, 내보내기 단계, 배포 환경 설정(해당하는 경우)을 포함하여 각 단계를 설명해야 합니다.
공식 yolov5s.pt 모델부터 시작하여 내보내기 및 배포의 모든 측면이 포함되어야 합니다. Jetson Nano와 같이 특별한 요구 사항이 필요한 환경의 경우 모든 패키지 및/또는 Docker 이미지가 제공되고 문서화되어야 합니다. Android 배포의 경우 Android 참조 앱도 포함되어야 합니다. 제출물에는 YOLOv5 모델을 완전히 내보내고 사용하는 데 필요한 모든 것이 100% 포함되어야 합니다.
배포된 모델은 공식 YOLOv5 PyTorch 모델과 거의 동일한 추론 결과를 반환해야 합니다(즉, python detect.py --weights yolov5s.pt를 사용한 추론). 배포된 솔루션의 정확도는 공개되지 않은 Ultralytics 이미지의 홀드아웃 테스트 세트에서 분석됩니다. 속도도 매우 중요하며, 가장 빠른 배포 솔루션이 선호됩니다. Android 의 경우 GPU로의 내보내기가 가장 높은 점수를 받게 됩니다.
