객체 탐지 분야에서 YOLO(You Only Look Once) 모델은 높은 정확도와 빠른 속도로 인기를 얻고 있습니다. 그러나, 고급 애플리케이션에서는 더욱 높은 성능과 빠른 추론 속도가 필요합니다. NVIDIA의 TensorRT는 딥러닝 추론 최적화 도구로, YOLO 모델의 성능을 향상시키는 데 효과적입니다. 이 글에서는 YOLO 모델의 성능 최적화 방법 및 TensorRT를 활용한 추론 속도 향상에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
1. YOLO 모델 개요
YOLO는 단일 신경망을 사용하여 이미지 전체에서 객체를 탐지하는 방법으로, 기존의 슬라이딩 윈도우 방식에 비해 훨씬 빠르고 효율적입니다. YOLO는 다음과 같은 주요 단계로 구성됩니다:
- 이미지 분할: 이미지를 여러 개의 그리드 셀로 분할합니다.
- 바운딩 박스 예측: 각 그리드 셀은 고유한 바운딩 박스를 예측합니다.
- 클래스 확률 예측: 각 바운딩 박스에 대해 객체가 존재할 확률과 어떤 클래스인지 예측합니다.
2. YOLO 모델 성능 최적화 필요성
YOLO 모델은 높은 처리 속도를 자랑하지만, 복잡한 시나리오에서는 충분한 성능을 발휘하지 못할 수 있습니다. 특히 자율주행차나 실시간 비디오 처리와 같은 분야에서는 더 빠른 추론이 필요합니다. 이러한 필요성으로 인해 다양한 최적화 기술이 개발되었습니다.
2.1 모델 경량화
모델 경량화는 YOLO의 크기를 줄여 속도를 높이는 방법입니다. 이를 위해 다양한 기술을 사용할 수 있습니다:
- 프루닝(Pruning): 불필요한 파라미터를 제거하여 모델을 경량화합니다.
- 양자화(Quantization): 32비트 플로트 대신 16비트 또는 8비트를 사용하는 방법으로 가중치의 정밀도를 줄입니다.
- 지식 증류(Knowledge Distillation): 큰 모델의 지식을 작은 모델로 전달하여 성능을 개선합니다.
3. TensorRT 소개
TensorRT는 NVIDIA에서 제공하는 딥러닝 추론 라이브러리로, 고속, 저전력의 추론을 목표로 설계되었습니다. TensorRT는 다음과 같은 기능을 제공합니다:
- 네트워크 최적화: 계산 그래프를 분석하고 최적의 실행 경로를 선택합니다.
- 양자화 및 프루닝 지원: 모델의 크기와 속도를 동시에 줄이는 데 기여합니다.
- 다양한 하드웨어 지원: TensorRT는 NVIDIA GPU에서 최상의 성능을 발휘합니다.
4. YOLO 모델을 TensorRT로 최적화하기
TensorRT를 사용하여 YOLO 모델의 추론 속도를 향상시키려면 몇 가지 단계가 필요합니다. 아래는 그 과정입니다:
4.1 YOLO 모델 준비
TensorRT는 ONNX(Open Neural Network Exchange) 모델 형식을 지원하므로, YOLO 모델을 ONNX 형식으로 변환해야 합니다. PyTorch를 사용하여 YOLOv5 모델을 ONNX로 내보내는 방법을 살펴보겠습니다.
import torch
# YOLOv5 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
# 입력 텐서 생성
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)
# ONNX로 내보내기
torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov5s.onnx", verbose=True, opset_version=11)4.2 TensorRT 최적화
이제 ONNX 모델이 준비되었으므로 TensorRT를 사용하여 최적화할 수 있습니다. TensorRT 모델을 생성하는 예제 코드는 다음과 같습니다:
import tensorrt as trt
def build_engine(onnx_file_path):
# TensorRT 로거 생성
logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network()
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
# ONNX 모델 읽기
with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
parser.parse(model.read())
# 최적화 설정
builder.max_batch_size = 1
builder.max_workspace_size = 1 << 30 # 1GB
engine = builder.build_cuda_engine(network)
return engine
# YOLO 모델에서 엔진 생성
engine = build_engine("yolov5s.onnx")4.3 추론 실행
TensorRT 엔진을 생성한 후, 이제 실제로 YOLO 모델을 통해 추론할 수 있습니다. 다음은 추론 실행을 위한 코드입니다:
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
# 엔진으로부터 컨텍스트와 스트림 생성
context = engine.create_execution_context()
stream = cuda.Stream()
# 입력/출력 버퍼 할당
input_size = (3, 640, 640)
output_size = (1, 25200, 85) # YOLOv5s의 출력 크기
d_input = cuda.mem_alloc(trt.volume(input_size) * np.dtype(np.float32).itemsize)
d_output = cuda.mem_alloc(trt.volume(output_size) * np.dtype(np.float32).itemsize)
bindings = [int(d_input), int(d_output)]
def infer(image):
# 이미지 전처리 및 복사
cuda.memcpy_htod_async(d_input, image, stream)
context.execute_async(batch_size=1, bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)
cuda.memcpy_dtoh_async(output, d_output, stream)
stream.synchronize()
return output
# 이미지 추론 예시
output = infer(preprocessed_image)5. 성능 비교
TensorRT를 활용하여 YOLO 모델의 추론 속도가 얼마나 향상되었는지 비교해보겠습니다. 다음은 성능 비교를 위한 코드입니다:
import time
# TensorFlow 또는 PyTorch로 추론하는 시간 측정
start_time = time.time()
for _ in range(100):
output_tf = model(image)
tf_duration = time.time() - start_time
# TensorRT로 추론하는 시간 측정
start_time = time.time()
for _ in range(100):
output_trt = infer(image)
trt_duration = time.time() - start_time
print(f'TensorFlow/PyTorch time: {tf_duration:.2f}s')
print(f'TensorRT time: {trt_duration:.2f}s')6. 결론
본 포스트에서는 YOLO 모델의 성능 최적화 방법과 TensorRT를 활용한 추론 속도 향상에 대해 다루었습니다. TensorRT를 사용하면 YOLO 모델의 실시간 성능을 극대화할 수 있어, 다양한 딥러닝 애플리케이션에서 활용될 수 있습니다. 최적화 과정을 통해 딥러닝 모델의 속도와 정확도를 균형 있게 향상시키는 것이 중요합니다.
앞으로도 YOLO와 같은 신경망을 활용한 객체 탐지 분야에서 TensorRT를 포함한 다양한 최적화 기술들이 더욱 발전하기를 기대합니다.