작성자: 조광형
작성일: 2024년 11월 26일
1. YOLO란 무엇인가?
YOLO(You Only Look Once)는 이미지에서 객체를 실시간으로 탐지하는 알고리즘으로, 단일 신경망을 통해 입력 이미지를 통과시키며 해당 이미지 내의 여러 객체를 동시에 인식할 수 있습니다. 이를 통해 YOLO는 전통적인 객체 탐지 기법들보다 빠르고 효과적인 성능을 보이게 됩니다.
YOLO는 처음 발표된 이후로 지속적으로 발전해왔으며, 각 버전마다 성능 개선과 속도 향상을 이룩해왔습니다. 이번 글에서는 YOLO의 최신 버전인 YOLOv7과 YOLOv8의 주목할 만한 성능 개선 사항과 특징들에 대해 알아보겠습니다.
2. YOLO 버전의 역사
YOLO는 2016년에 처음 발표된 이후 여러 번의 버전 업데이트를 거쳤습니다. 각 버전은 특정한 개선점을 가지고 있으며, 다음과 같은 주요 버전들이 있습니다:
- YOLOv1: 최초의 YOLO 모델로, 객체 탐지의 기본 개념을 제시했습니다.
- YOLOv2: 다중 스케일 학습 및 앵커 박스를 도입하여 성능을 크게 향상시켰습니다.
- YOLOv3: 다중 레벨 피처를 활용하여 더 정교한 탐지를 가능하게 했습니다.
- YOLOv4: 모델의 정확도를 높이기 위해 다양한 최적화 기법과 새로운 구조가 도입되었습니다.
- YOLOv5: PyTorch를 사용하여 저자와 커뮤니티가 만든 버전으로, 성능과 사용 편의성을 강조했습니다.
- YOLOv6: 효율성과 속도에 중점을 두었으며, 다양한 적용 분야에 적합한 성능을 보여주었습니다.
- YOLOv7: 더 나은 일반화 성능과 속도를 제공하는 최신 모델입니다.
- YOLOv8: YOLO의 현재 최신 버전으로, 지나치기 쉬운 세부 사항도 탐지할 수 있는 능력을 강화했습니다.
3. YOLOv7의 주요 특징
YOLOv7은 2022년 중반에 발표되었으며, 이전 버전보다 몇 가지 중요한 성능 개선 사항을 도입했습니다:
- 사전 훈련된 모델: YOLOv7은 다양한 대규모 데이터셋에서 사전 훈련되어 보다 일반화된 성능을 자랑합니다. 특히 COCO 데이터셋에서 훈련된 모델은 다양한 객체 인식에서 우수한 결과를 보여줍니다.
- 고성능 유닛: 더 효율적인 네트워크 구조인 Scaled-YOLOv4를 기반으로 하여, 더 적은 연산량으로도 높은 성능을 유지합니다.
- 다중 요인 고려: YOLOv7은 성능을 최적화하기 위해 다양한 하이퍼파라미터를 조정할 수 있는 능력이 있습니다.
- 테스트 케이스: 다양한 벤치마크 테스트에서 YOLOv7의 성능이 입증되었으며, 특히 실시간 객체 탐지에서 탁월한 속도와 정확도를 보여줍니다.
4. YOLOv8의 주요 특징
YOLOv8은 YOLOv7의 개선된 버전으로, 특히 다음과 같은 특징이 있습니다:
- 아키텍처 최적화: 보다 깊고 정교한 신경망 구조로 모델의 성능을 높였습니다. 이로 인해 더 정확한 객체 탐지가 가능해졌습니다.
- 속도 개선: YOLOv8은 연산 속도가 빠르기 때문에 실시간 애플리케이션에서 더욱 효과적으로 사용될 수 있습니다.
- 더 나은 다중 클래스 인식: YOLOv8은 다중 클래스 객체 인식에서 유리한 결과를 보이며, 특히 유명한 여러 데이터셋에서 테스트되었습니다.
- 유연한 트레이닝 옵션: 다양한 데이터 셋에 쉽게 적응할 수 있는 개선된 훈련 방법론을 채택하고 있습니다.
5. YOLOv7과 YOLOv8의 성능 비교
YOLOv7과 YOLOv8은 성능 면에서 많은 차이를 보입니다. 다음은 이 두 모델의 성능 비교입니다:
| 특징 | YOLOv7 | YOLOv8 |
|---|---|---|
| 정확도(mAP) | 45.5% | 50.5% |
| 속도(FPS) | 30 FPS | 35 FPS |
| 훈련 용량(시간) | 8시간 | 6시간 |
위의 표에서 볼 수 있듯이, YOLOv8은 YOLOv7에 비해 더 높은 정확도와 속도를 보여주며, 훈련 시간도 단축되었습니다.
6. YOLOv8 사용 예제
YOLOv8을 사용하는 방법을 배우기 위해 간단한 코드 예를 살펴보겠습니다. 먼저, 필요한 라이브러리를 설치합니다:
pip install torch torchvision opencv-python
그 다음, YOLOv8 모델을 로드하고 객체 탐지를 수행하는 예제 코드는 다음과 같습니다:
import cv2
import torch
# YOLOv8 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov8')
# 테스트할 이미지 경로
img_path = "test_image.jpg"
# 이미지 로드
img = cv2.imread(img_path)
# 객체 탐지 수행
results = model(img)
# 결과 출력
results.show()
이 코드는 YOLOv8 모델을 로드하고, 테스트 이미지를 사용하여 객체를 탐지한 후 결과를 보여줍니다. YOLOv8의 성능을 간단하게 테스트할 수 있습니다.
7. 결론
YOLO는 객체 탐지 분야에서 혁신적인 알고리즘으로 자리 잡았으며, YOLOv7과 YOLOv8은 YOLO 시리즈의 최신 버전으로 더욱 발전된 성능을 제공합니다. YOLOv8은 이전 버전에 비해 더 높은 정확도, 빠른 속도, 보다 유연한 훈련 옵션을 제공하여 각종 응용 프로그램에 유용하게 사용될 수 있습니다.
이를 통해 사용자는 다양한 분야에서 실시간 객체 탐지 서비스를 구현할 수 있으며, YOLO는 앞으로도 계속해서 발전해 나갈 것입니다.