YOLOv5 v6.1에서 더욱 강력해졌습니다!

컴퓨터 비전 및 머신 러닝 분야의 선구자인 Facebook( Ultralytics )은 주력 기술인 YOLO (You Only Look Once)의 최신 개발 사항을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. YOLOv5 v6.1 릴리스에서는 단순성, 속도, 강도를 향상시키기 위해 아키텍처를 미세 조정하여 Facebook의 기술이 혁신의 최전선에 서도록 했습니다. 2021년 10월의 마지막 릴리스는 이러한 발전의 토대를 마련했으며, 이제 YOLO 의 사용성과 성능을 재정의하는 중요한 업데이트를 발표하게 되어 자랑스럽게 생각합니다.

중요 업데이트

비전 AI의 우수성을 끊임없이 추구하는 유니티의 노력이 계속되는 가운데, YOLOv5 v6.1에서 확인할 수 있는 획기적인 개선 사항은 다음과 같습니다:

• TensorRT 지원: TensorFlow , Keras, TFLite, TF.js 모델 내보내기( python export.py --include saved_model pb tflite tfjs(#5699 by @imyhxy))에 대한 통합이 개선되었습니다. NVIDIA 의 TensorRT 은 딥 러닝 애플리케이션에 짧은 지연 시간, 높은 처리량을 제공하는 고성능 딥 러닝 추론 최적화 도구 및 런타임이므로 이는 중요한 이정표입니다.
• TensorFlow Edge TPU 지원 ⭐ 신규 기능: 복잡성은 YOLOv5s(7.5M 파라미터)보다 낮지만, 단 2.1MB INT8 크기로 내보낼 수 있는 새로운 소형 YOLOv5n(1.9M 파라미터) 모델을 소개합니다. 이는 특히 초경량 모바일 솔루션에 이상적이며, 강력한 머신 러닝을 최첨단 기술로 구현할 수 있습니다(#3630 by @zldrobit).
• OpenVINO 지원: YOLOv5 ONNX 모델은 이제 OpenVINO, 모델은 이제 다양한 애플리케이션을 위해 Intel CPU 및 통합 GPU의 모든 성능을 활용할 수 있습니다( @glenn-jocher의#6057 ).
• 내보내기 벤치마크: 모든 YOLOv5 내보내기 형식에 대해 mAP(평균 정밀도)와 속도를 평가하는 새로운 벤치마킹 도구( python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt)를 도입했습니다. 현재는 CPU에서 작동하지만, 향후 업데이트( @glenn-jocher의#6613 )에서 GPU 벤치마크까지 포함하도록 확장할 계획입니다.
• 하이퍼파라미터: 하이퍼파라미터에 대한 사소하지만 중요한 조정이 있었습니다. hyp-scratch-large.yaml에서 학습 속도 계수(lrf)가 0.2에서 0.1로 감소했습니다( @glenn-jocher의#6525).
• Training: 기본 학습률(LR) 스케줄러가 1주기 선형으로 업데이트되어 이전의 1주기를 코사인으로 대체하여 학습 결과가 개선되었습니다(#6729 작성자: @glenn-jocher).

다양한 포맷에 대한 지원의 폭을 넓힌 YOLOv5 은 이제 11개 포맷에서 공식적으로 작동하며, 내보내기뿐만 아니라 detect.py 및 PyTorch Hub 을 통한 추론, 프로파일링 맵 및 속도에 대한 유효성 검사도 지원합니다:

• ✅ PyTorch
• ✅ TorchScript
• ✅ ONNX
• ✅ OpenVINO
• ✅ TensorRT
• ✅ CoreML
• ✅ TensorFlow SavedModel
• ✅ TensorFlow GraphDef
• ✅ TensorFlow Lite
• ✅ TensorFlow Edge TPU
• ✅ TensorFlow.js

모두의 AI를 위한 협력

Ultralytics 에서 우리는 단순히 선도하고자 하는 욕구뿐만 아니라 커뮤니티에 참여하고 기여하고자 하는 열정에 의해 움직입니다. YOLOv5 가족은 우리의 여정에서 중요한 역할을 해왔으며 승리와 도전 모두에서 우리를 지원했습니다. 이번 업데이트는 48명의 새로운 기여자 271명의 PR이 함께 이루어낸 공동의 승리입니다. Facebook은 AI를 대중화하여 누구나 접근하고 활용할 수 있도록 한다는 사명에 전념하고 있습니다.

비전 AI 혁명에 동참하세요

유니티는 오픈소스 프로젝트에 함께 참여할 인재를 지속적으로 찾고 있습니다. 가장 획기적인 AI 팀의 일원이 되고 싶다면 채용 페이지를 살펴보거나 YOLOv5 에 기여해 보세요.

AI 애호가부터 2022년 가장 인기 있는 물체 감지까지

올해 유니티의 Ultralytics/ YOLOv5 리포지토리는 총 깃허브 별 수에서 조셉 레드몬의 pjreddie/darknet YOLOv3를 넘어 22.4천 개 이상의 별을 보유하는 중요한 이정표를 달성했습니다. 이는 커뮤니티의 신뢰와 열정에 대한 증거이며, 비전 AI의 한계를 계속 넓혀갈 수 있는 동력이 됩니다. 유 온리 룩 원스의 유산을 이어갈 수 있게 되어 매우 영광입니다.

새로운 릴리스에 대한 자세한 내용은 YOLOv5 GitHub 리포지토리를 방문하고, 객체 감지 애호가들의 활발한 커뮤니티( YOLO )에 참여하세요.

코드 없이 YOLO 의 마법을 경험하세요

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