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YOLOv5 V6.0이 출시되었습니다!

YOLOv5 v6.0: 정확도 향상, 메모리 사용량 감소, AI 모델 성능 향상을 위한 주요 업데이트를 살펴보세요. 지금 바로 전 세계 기여자들과 함께하세요!

최신 업데이트는 2021년 10월 12일에 출시되었으며, 2021년 4월 이후 첫 번째 주요 릴리스입니다. 릴리스 v6.0은 교육 중 메모리 요구 사항을 낮추고, 배포 중 정확도를 높이며, 전체 범위의 YOLOv5 모델에서 런타임 성능을 최적화하는 중요한 개선 사항을 제공합니다.

YOLOv5 V6.0 속도 대 정확도 플롯.

그 결과, 머신러닝 엔지니어와 데이터 과학자들은 이제 YOLOv5 에서 더욱 강력한 비전 AI 솔루션을 사용할 수 있으며, 이전보다 훨씬 더 쉽게 훈련하고 배포할 수 있게 되었습니다. Ultralytics R&D 노력의 실증적 결과를 바탕으로 모델 백본에 대한 여러 업데이트가 이루어졌습니다.

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

하지만 저희 혼자서는 해낼 수 없었을 것입니다! 이번 릴리스에는 전 세계 73명의 기여자가 참여한 465개의 PR이 포함되어 있으며, 모두 함께 협력하여 AI의 경계를 넓히고 있습니다. 더 자세히 알아보거나 직접 기여하고 싶다면 오픈소스 기여 가이드라인을 참조하세요.

이번 릴리스에는 수백 가지의 작은 변화가 누적되어 실질적인 변화를 가져오는데, 자세히 설명하기에는 너무 많지만 몇 가지 주요 특징은 다음과 같습니다:

  • Roboflow 통합 ⭐ 신규 기능: 새로운 통합 기능으로 Roboflow 데이터 세트에서 직접 YOLOv5 모델을 훈련하세요! 이 통합은 Roboflow 데이터 세트와 YOLOv5 훈련 간의 원활한 연결을 제공합니다.(#4975 작성자: @Jacobsolawetz)
  • YOLOv5n '나노' 모델 ⭐ 신규: YOLOv5s(7.5M 파라미터)보다 작은 새로운 YOLOv5n(1.9M 파라미터) 모델, 초경량 모바일 솔루션에 적합한 2.1MB INT8 크기로 내보내기 가능.(#5027 by @glenn-jocher)
  • TensorFlow 및 Keras: TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js 모델 내보내기가 이제 YOLOv5 에 완전히 통합되어 교육에서 배포로 원활하게 전환할 수 있습니다.( @zldrobit의#1127 )
  • OpenCV DNN: YOLOv5 ONNX 모델은 이제 OpenCV DNN 및 ONNX 런타임과 모두 호환되어 사용자에게 더 많은 배포 대상 옵션을 제공합니다.(#4833 by @jebastin-nadar)
  • 모델 아키텍처: 업데이트된 백본은 약간 더 작고, 더 빠르고, 더 정확하며, 훈련 중에 GPU 메모리를 덜 필요로 합니다.

최종 의견

출시 1년이 조금 넘은 YOLOv5 의 최첨단 물체 감지 기술은 이제 세계에서 가장 사랑받는 비전 AI가 되기 위해 나아가고 있습니다. 수백 명의 공동 작업자와 수천 명의 사용자의 피드백을 바탕으로 효과적이고 사용하기 쉬운 도구를 만들고 있으며, 새로운 v6.0 릴리스는 이 여정의 다음 단계입니다.

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

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