모델 비교: 물체 감지를 위한 YOLOv7과 YOLOv8 비교
컴퓨터 비전 작업에서 최적의 성능을 달성하려면 올바른 물체 감지 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 이 페이지에서는 이 분야에서 널리 사용되는 두 가지 모델인 YOLOv7과 Ultralytics YOLOv8 기술적 비교를 제공합니다. 두 모델의 아키텍처 뉘앙스, 성능 벤치마크, 이상적인 애플리케이션을 분석하여 모델 선택 프로세스를 안내합니다.
YOLOv7: 높은 성능과 효율성
대만 학술원 정보과학연구소의 왕 치엔야오, 알렉세이 보흐코브스키, 홍위안 마크 리아오가 2022-07-06에 소개한 YOLOv7은 빠르고 정확한 객체 감지를 위해 설계되었습니다. arXiv 논문에 자세히 설명된 YOLOv7은 '훈련 가능한 공짜 가방'에 초점을 맞춰 추론 비용을 늘리지 않고도 훈련 효율과 감지 정확도를 향상시킵니다.
강점:
- 높은 정확도와 속도: COCO 데이터 세트에 대한 벤치마크에서 입증된 바와 같이, YOLOv7은 최첨단 실시간 객체 감지 성능을 달성합니다.
- 효율적인 아키텍처: 모델 재매개변수화 및 동적 레이블 할당과 같은 기술을 활용하여 학습 및 추론 효율성을 개선합니다.
- 유연성: 다양한 계산 리소스와 정확도 요구 사항을 충족하는 다양한 모델 구성(YOLOv7, YOLOv7-X, YOLOv7-W6, YOLOv7-E6, YOLOv7-D6, YOLOv7-E6E)을 제공합니다.
약점:
- 복잡성: 아키텍처 및 교육 프로세스는 단순한 모델에 비해 더 복잡할 수 있으며, 미세 조정 및 최적화를 위해 더 많은 전문 지식이 필요할 수 있습니다.
- 리소스 집약적: 대규모 YOLOv7 모델은 교육 및 배포에 상당한 컴퓨팅 리소스를 요구하므로 리소스가 제한된 환경에서는 사용이 제한됩니다.
이상적인 사용 사례:
YOLOv7은 다음과 같이 최고 수준의 실시간 객체 감지가 필요한 애플리케이션에 적합합니다:
- 높은 정확도와 속도를 필요로 하는 고급 영상 감시 시스템.
- 정확하고 빠른 물체 인식이 중요한 자율 주행 및 로보틱스 분야.
- 높은 처리량에서 결함 검출을 위한 산업용 검사.
YOLOv8: 다용도성 및 사용자 친화성
Ultralytics YOLOv82023-01-10에 발표된 Ultralytics Glenn Jocher, Ayush Chaurasia, Jing Qiu가 개발한 YOLO 시리즈의 최첨단을 대표합니다. 전용 arXiv 논문과 함께 제공되지는 않지만, YOLOv8 물체 감지, 분할, 포즈 추정 등 다양한 비전 작업에서 사용 편의성, 유연성, 강력한 성능을 강조합니다.
강점:
- 균형 잡힌 성능: YOLOv8 정확성과 속도 사이의 강력한 균형을 제공하여 다양한 애플리케이션에 다용도로 사용할 수 있습니다.
- 사용자 친화적인 에코시스템: Ultralytics 포괄적인 문서, 사전 학습된 모델, Ultralytics HUB와의 원활한 통합을 제공하여 교육부터 배포까지 워크플로우를 간소화합니다.
- 멀티태스크 기능: 객체 감지, 인스턴스 분할, 포즈 추정, 방향성 객체 감지 및 분류를 지원하여 다양한 컴퓨터 비전 요구 사항을 위한 통합 솔루션을 제공합니다.
- 적극적인 개발 및 커뮤니티 지원: 지속적인 업데이트와 대규모의 활발한 오픈 소스 커뮤니티의 혜택을 누릴 수 있습니다.
약점:
- 약간 낮은 피크 성능: 특정 벤치마크, 특히 순수 객체 감지 속도의 경우 일부 구성에서는 YOLOv7이 YOLOv8 약간 더 우수할 수 있습니다.
- 모델 크기: 효율적이기는 하지만 다음과 같은 고도로 전문화된 모델에 비해 리소스가 매우 제한된 엣지 디바이스의 경우 모델 크기가 여전히 상당할 수 있습니다. YOLOv5 Nano.
이상적인 사용 사례:
YOLOv8 매우 다재다능하며 다음과 같은 광범위한 애플리케이션에 적합합니다:
- 보안 경보 시스템, 로봇 공학 등 속도와 정확성의 균형을 필요로 하는 실시간 애플리케이션.
- 농업, 제조, 의료와 같은 산업 전반에 걸친 다목적 비전 AI 솔루션입니다.
- 사용 편의성과 Ultralytics 에코시스템 내의 포괄적인 도구 덕분에 신속한 프로토타이핑 및 배포가 가능합니다.
| 모델 | 크기 (픽셀) |
mAPval 50-95 |
속도 CPU ONNX (ms) |
속도 T4TensorRT10 (ms) |
매개변수 (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv7l | 640 | 51.4 | - | 6.84 | 36.9 | 104.7 |
| YOLOv7x | 640 | 53.1 | - | 11.57 | 71.3 | 189.9 |
| YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 1.47 | 3.2 | 8.7 |
| YOLOv8s | 640 | 44.9 | 128.4 | 2.66 | 11.2 | 28.6 |
| YOLOv8m | 640 | 50.2 | 234.7 | 5.86 | 25.9 | 78.9 |
| YOLOv8l | 640 | 52.9 | 375.2 | 9.06 | 43.7 | 165.2 |
| YOLOv8x | 640 | 53.9 | 479.1 | 14.37 | 68.2 | 257.8 |
다른 모델을 탐색하는 데 관심이 있는 사용자를 위해 Ultralytics 다음과 같은 다양한 YOLO 모델도 제공합니다. YOLOv5와 다용도로 사용할 수 있는 YOLOv6 및 YOLOv9를 제공합니다. 또한 인스턴스 세분화가 필요한 작업의 경우, YOLOv8 고려하세요.
결론적으로 YOLOv7과 YOLOv8 모두 강력한 물체 감지 모델입니다. YOLOv7은 최고의 실시간 감지 성능을 요구하는 시나리오에서 탁월한 성능을 발휘하는 반면, YOLOv8 다양한 비전 작업과 배포 환경에서 보다 다양하고 사용자 친화적인 경험을 제공합니다. 정확도, 속도, 사용 편의성, 사용 가능한 리소스 간의 균형을 고려하여 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 선택해야 합니다.
