YOLOv5 EfficientDet: 선도적인 비전 모델들의 기술적 비교
컴퓨터 비전 분야에서 최적의 객체 탐지 아키텍처를 선택하는 것은 모델 정확도부터 배포 비용에 이르기까지 모든 것에 영향을 미치는 중대한 결정입니다. 본 가이드는 Ultralytics YOLOv5 와 EfficientDet, 현대 AI의 지형을 형성해 온 두 영향력 있는 모델 간의 포괄적인 기술적 비교를 제공합니다.
EfficientDet가 복합 스케일링을 통한 확장 가능한 효율성 개념을 도입한 반면, YOLOv5 최첨단 성능과 비교할 수 없는 사용자 경험을 결합하여 분야에 YOLOv5 . 본 분석은 두 모델의 아키텍처 차이점, 성능 지표, 실제 적용 가능성을 심층적으로 살펴 개발자와 연구자가 데이터 기반 선택을 할 수 있도록 돕습니다.
모델 개요
Ultralytics YOLOv5
YOLOv5YOLO (You Only Look Once 버전 5)는 객체 탐지 역사에서 획기적인 모델입니다. 2020년 중반 Ultralytics 의해 출시된 이 모델은 속도, 정확도, 사용 편의성의 균형으로 인해 빠르게 업계 표준이 되었습니다. 이전 모델들과 달리 YOLOv5 PyTorch에 구현된 최초의 YOLO 모델로, 연구 커뮤니티와 기업 개발자 모두에게 탁월한 접근성을 제공했습니다.
- 작성자: Glenn Jocher
- 조직:Ultralytics
- 날짜:26
- GitHub:Ultralytics YOLOv5
EfficientDet
EfficientDet는 Google 개발한 객체 탐지 모델 계열입니다. EfficientNet 백본을 기반으로 하며 가중치 양방향 피라미드 특징 네트워크(BiFPN)와 모든 백본, 특징 네트워크, 박스/클래스 예측 네트워크의 해상도, 깊이, 너비를 균일하게 조정하는 복합 스케일링 방법을 도입합니다.
- 작성자: Mingxing Tan, Ruoming Pang, Quoc V. Le
- 조직:조직:Google 리서치
- 날짜:20
- Arxiv:EfficientDet: 확장 가능하고 효율적인 물체 감지
- GitHub:Google 저장소
대화형 성능 벤치마크
이러한 아키텍처 간의 장단점을 이해하려면 표준 벤치마크에서의 성능을 시각화하는 것이 필수적입니다. 아래 차트는 COCO 주요 지표를 비교하여 속도와 정확도의 경계를 강조합니다.
상세한 성과 지표
다음 표는 다양한 모델 규모의 성능을 세분화하여 보여줍니다. Ultralytics 특히 실시간 애플리케이션에 최적화되었을 때 일관되게 우수한 추론 속도를 보여줍니다.
| 모델 | 크기 (픽셀) | mAPval 50-95 | 속도 CPU ONNX (ms) | 속도 T4 TensorRT10 (ms) | 파라미터 (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv5n | 640 | 28.0 | 73.6 | 1.12 | 2.6 | 7.7 |
| YOLOv5s | 640 | 37.4 | 120.7 | 1.92 | 9.1 | 24.0 |
| YOLOv5m | 640 | 45.4 | 233.9 | 4.03 | 25.1 | 64.2 |
| YOLOv5l | 640 | 49.0 | 408.4 | 6.61 | 53.2 | 135.0 |
| YOLOv5x | 640 | 50.7 | 763.2 | 11.89 | 97.2 | 246.4 |
| 0 | 640 | 34.6 | 10.2 | 3.92 | 3.9 | 2.54 |
| 1 | 640 | 40.5 | 13.5 | 7.31 | 6.6 | 6.1 |
| 2 | 640 | 43.0 | 17.7 | 10.92 | 8.1 | 11.0 |
| 3 | 640 | 47.5 | 28.0 | 19.59 | 12.0 | 24.9 |
| 4 | 640 | 49.7 | 42.8 | 33.55 | 20.7 | 55.2 |
| 5 | 640 | 51.5 | 72.5 | 67.86 | 33.7 | 130.0 |
| 6 | 640 | 52.6 | 92.8 | 89.29 | 51.9 | 226.0 |
| 7 | 640 | 53.7 | 122.0 | 128.07 | 51.9 | 325.0 |
아키텍처 및 설계
이 두 모델의 근본적인 차이는 설계 철학에 있습니다: YOLOv5 실시간 추론과 엔지니어링 용이성을 YOLOv5 반면, EfficientDet는 복잡한 특징 융합을 통한 매개변수 효율성에 중점을 둡니다.
YOLOv5: 속도와 사용성을 위해 설계된
YOLOv5 CSPDarknet 백본(Cross Stage Partial Network)을 YOLOv5 기울기 흐름을 향상시키고 계산 병목 현상을 줄입니다. 목 부분에서는 PANet (Path Aggregation Network)을 사용하여 서로 다른 스케일의 특징을 통합함으로써 크고 작은 물체 모두를 높은 정밀도로 탐지할 수 있도록 합니다.
Ultralytics 이점
YOLOv5 가장 큰 장점 중 하나는 모듈식 설계입니다. 추론 비용을 증가시키지 않으면서 정확도를 향상시키는 최적화 기법인 "Bag of Freebies"와 "Bag of Specials"에 중점을 둔 덕분에 다양한 배포 시나리오에서 놀라울 정도로 견고한 성능을 발휘합니다.
EfficientDet: 컴파운드 스케일링 및 BiFPN
EfficientDet는 EfficientNet 백본을 기반으로 구축되었으며 BiFPN (양방향 피라미드 특징 네트워크)을 도입합니다. 표준 FPN이 서로 다른 레벨의 특징을 합산하는 반면, BiFPN은 이러한 특징에 학습 가능한 가중치를 적용하여 네트워크가 어떤 입력 특징이 더 중요한지 학습할 수 있게 합니다. 이론적으로는 FLOP 측면에서 효율적이지만, BiFPN의 복잡한 불규칙 메모리 접근 패턴은 YOLOv5 간소화된 CSPNet 아키텍처에 비해 GPU에서 실제 추론 속도가 느려지는 경우가 많습니다.
교육 및 사용 편의성
개발자에게 모델의 '소프트' 지표—훈련, 배포, 디버깅의 용이성—는 종종 순수 정확도만큼 중요합니다.
간소화된 사용자 경험
Ultralytics 초보자도 쉽게 활용할 수 있는 경험으로 유명합니다. YOLOv5 사용자 친화적인 명령줄 인터페이스(CLI)와 Python YOLOv5 사용자 맞춤형 데이터로 몇 분 만에 훈련을 시작할 수 있게 합니다. 반면, EfficientDet 구현은 효과적으로 실행하기 위해 종종 더 복잡한 구성 파일과 TensorFlow 특정 PyTorch 대한 깊은 지식이 필요합니다.
훈련 효율성과 자원
YOLOv5 훈련 효율성을 위해 고도로 YOLOv5 . 자동 앵커 계산, 모자이크 데이터 증강, 하이퍼파라미터 진화 등의 기능을 포함합니다. 또한 Ultralytics EfficientDet 및 트랜스포머 기반 아키텍처에 비해 훈련 중 메모리 요구량이 현저히 낮습니다. 이를 통해 연구자들은 소비자용 GPU에서도 더 큰 배치 크기로 훈련할 수 있어, 고급 모델 훈련에 대한 접근성을 확대합니다.
from ultralytics import YOLO
# Load a pre-trained YOLO model (recommended over YOLOv5 for new projects)
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Train the model on a custom dataset
model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)
다용도성 및 실제 애플리케이션
EfficientDet은 기본적으로 객체 탐지 도구이지만, Ultralytics YOLO 기능을 단순한 경계 상자를 YOLO 뛰어넘는 수준으로 확장했습니다.
- YOLOv5 : 객체 탐지, 인스턴스 분할 및 이미지 분류를 지원합니다.
- 효율적 탐지 기능: 주로 객체 탐지에 중점을 두며, 일부 분할 기능은 통합된 작업 흐름에 덜 통합된 형태로 적용됩니다.
이상적인 사용 사례
다음과 같은 경우 Ultralytics YOLOv5 또는 최신 버전)를 선택하십시오:
- 실시간 성능은 매우 중요합니다: 자율 주행, 영상 분석, 로봇 공학과 같은 애플리케이션은 YOLO 제공하는 낮은 지연 시간이 필요합니다.
- 에지 배포: 메모리와 컴퓨팅 자원이 제한된 모바일 기기, 라즈베리 파이 또는 NVIDIA 배포하고 있습니다.
- 신속한 개발: 안정적이고 잘 문서화된 API와 활발한 커뮤니티 지원을 바탕으로 신속하게 반복해야 합니다.
다음과 같은 경우 EfficientDet를 선택하십시오:
- FLOPs 제약 조건이 가장 중요합니다: 지연 시간보다 FLOPs가 유일한 제약 조건인 매우 특정한 이론적 시나리오에서는 EfficientDet의 확장성이 장점을 제공할 수 있습니다.
- 연구 기준선: 학술 환경에서 특히 EfficientNet 기반 특징 추출기와 비교하고 있습니다.
미래: YOLO26
YOLOv5 강력한 도구이지만, 해당 분야는 진전을 이루었습니다. Ultralytics 선행 모델들이 세운 기준을 재정의하는 차세대 모델인 YOLO26을 출시했습니다.
YOLO26은 엔드투엔드 NMS(Non-Maximum Suppression) 프리 설계를 도입하여 사후 처리 단계에서의 NMS가 필요하지 않습니다. 이로 인해 배포 파이프라인이 단순화되고 추론 속도가 빨라집니다. 또한 YOLO26은 더 나은 에지 호환성을 위해 분포 초점 손실(DFL)을 제거하고, LLM(대규모 언어 모델) 훈련 혁신에서 영감을 받은 새로운 MuSGD 최적화기를 활용하여 안정적인 수렴을 보장합니다.
최고의 성능을 추구하는 개발자에게는 YOLO26으로의 마이그레이션을 적극 권장합니다. 이전 세대에 비해 최대 43% 빠른 CPU 제공하여 현대적인 엣지 AI 애플리케이션에 최적의 선택입니다.
결론
YOLOv5 모두 컴퓨터 비전 명예의 전당에 이름을 올릴 자격이 충분합니다. EfficientDet는 복합적 확장성의 힘을 입증했으며, YOLOv5 고성능이 접근성과 사용자 친화성을 동시에 갖출 수 있음을 YOLOv5 .
그러나 2026년 실용적 적용 측면에서 Ultralytics 뚜렷한 장점을 제공합니다. 능동적 유지보수, 데이터 주석 및 훈련을 위한 통합 플랫폼, 지속적인 아키텍처 혁신의 결합은 YOLOv5같은 모델, 그리고 최첨단 YOLO26을전문가들이 선호하는 선택지로 만듭니다.
다른 현대적 아키텍처를 탐구하고자 하는 분들은 다음과의 비교 검토를 고려해 보십시오: YOLO11 또는 RT-DETR 를 비교해 보시기 바랍니다.