YOLOv7: 학습 가능한 Bag-of-Freebies

YOLOv7은 5 FPS에서 160 FPS 범위에서 속도와 정확도 모두에서 알려진 모든 객체 감지기를 능가하는 최첨단 실시간 객체 감지기입니다. GPU V100에서 30 FPS 이상으로 실행되는 모든 실시간 객체 감지기 중에서 가장 높은 정확도(56.8% AP)를 자랑합니다. 또한 YOLOv7은 속도와 정확도 면에서 YOLOR, YOLOX, Scaled-YOLOv4, YOLOv5 등 다른 객체 감지기보다 뛰어납니다. 이 모델은 다른 데이터 세트나 사전 훈련된 가중치를 사용하지 않고 MS COCO 데이터 세트에서 처음부터 훈련되었습니다. YOLOv7에 대한 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

SOTA 객체 감지기 비교

YOLO 비교표의 결과에서 제안된 방법이 최고의 속도-정확도 균형을 갖는다는 것을 알 수 있습니다. YOLOv7-tiny-SiLU와 YOLOv5-N (r6.1)을 비교하면, 우리의 방법이 127fps 더 빠르고 AP에서 10.7% 더 정확합니다. 또한, YOLOv7은 161fps의 프레임 속도에서 51.4% AP를 가지는 반면, 동일한 AP를 가진 PPYOLOE-L은 78fps의 프레임 속도만 가집니다. 파라미터 사용량 측면에서 YOLOv7은 PPYOLOE-L보다 41% 적습니다.

YOLOv7-X의 114fps 추론 속도를 YOLOv5-L (r6.1)의 99fps 추론 속도와 비교하면 YOLOv7-X는 AP를 3.9% 향상시킬 수 있습니다. YOLOv7-X를 유사한 규모의 YOLOv5-X (r6.1)와 비교하면 YOLOv7-X의 추론 속도가 31fps 더 빠릅니다. 또한 파라미터 및 계산량 측면에서 YOLOv7-X는 YOLOv5-X (r6.1)에 비해 파라미터는 22%, 계산량은 8% 줄이면서 AP는 2.2% 향상시킵니다(출처).

개요

실시간 객체 감지는 다중 객체 추적, 자율 주행, 로봇 공학 및 의료 영상 분석을 포함한 많은 컴퓨터 비전 시스템에서 중요한 구성 요소입니다. 최근 몇 년 동안 실시간 객체 감지 개발은 효율적인 아키텍처를 설계하고 다양한 CPU, GPU 및 신경 처리 장치(NPU)의 추론 속도를 향상시키는 데 중점을 두었습니다. YOLOv7은 에지에서 클라우드까지 모바일 GPU 및 GPU 장치를 모두 지원합니다.

아키텍처 최적화에 중점을 두는 기존의 실시간 객체 감지기와 달리 YOLOv7은 학습 과정의 최적화에 중점을 둡니다. 여기에는 추론 비용을 늘리지 않고 객체 감지 정확도를 향상시키도록 설계된 모듈 및 최적화 방법이 포함되며, 이는 "trainable bag-of-freebies"라는 개념으로 알려져 있습니다.

주요 기능

YOLOv7은 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다:

1. 모델 재파라미터화: YOLOv7은 기울기 전파 경로의 개념을 사용하여 서로 다른 네트워크의 레이어에 적용할 수 있는 계획된 재파라미터화 모델을 제안합니다.

2. 동적 레이블 할당: 여러 출력 레이어가 있는 모델의 훈련은 "서로 다른 분기의 출력에 대한 동적 대상을 할당하는 방법"이라는 새로운 문제를 제시합니다. 이 문제를 해결하기 위해 YOLOv7은 coarse-to-fine lead guided 레이블 할당이라는 새로운 레이블 할당 방법을 도입했습니다.

3. 확장 및 복합 스케일링: YOLOv7은 파라미터와 계산을 효과적으로 활용할 수 있는 실시간 객체 감지기를 위한 "확장" 및 "복합 스케일링" 방법을 제안합니다.

4. 효율성: YOLOv7에서 제안한 방법은 최첨단 실시간 객체 감지기의 매개변수를 약 40%, 계산량을 50% 효과적으로 줄일 수 있으며, 더 빠른 추론 속도와 더 높은 감지 정확도를 제공합니다.

사용 예시

현재 Ultralytics는 YOLOv7에 대한 ONNX 및 TensorRT 추론만 지원합니다.

ONNX 내보내기

Ultralytics로 YOLOv7 ONNX 모델을 사용하려면:

1. (선택 사항) 필요한 종속성이 자동으로 설치되도록 Ultralytics를 설치하고 ONNX 모델을 내보냅니다.

   pip install ultralytics
   yolo export model=yolo11n.pt format=onnx
   

2. YOLOv7 저장소에서 내보내기를 사용하여 원하는 YOLOv7 모델을 내보냅니다.

   git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7
   cd yolov7
   python export.py --weights yolov7-tiny.pt --grid --end2end --simplify --topk-all 100 --iou-thres 0.65 --conf-thres 0.35 --img-size 640 640 --max-wh 640
   

3. 다음 스크립트를 사용하여 Ultralytics와 호환되도록 ONNX 모델 그래프를 수정합니다.

   import numpy as np
   import onnx
   from onnx import helper, numpy_helper
   
   # Load the ONNX model
   model_path = "yolov7/yolov7-tiny.onnx"  # Replace with your model path
   model = onnx.load(model_path)
   graph = model.graph
   
   # Fix input shape to batch size 1
   input_shape = graph.input[0].type.tensor_type.shape
   input_shape.dim[0].dim_value = 1
   
   # Define the output of the original model
   original_output_name = graph.output[0].name
   
   # Create slicing nodes
   sliced_output_name = f"{original_output_name}_sliced"
   
   # Define initializers for slicing (remove the first value)
   start = numpy_helper.from_array(np.array([1], dtype=np.int64), name="slice_start")
   end = numpy_helper.from_array(np.array([7], dtype=np.int64), name="slice_end")
   axes = numpy_helper.from_array(np.array([1], dtype=np.int64), name="slice_axes")
   steps = numpy_helper.from_array(np.array([1], dtype=np.int64), name="slice_steps")
   
   graph.initializer.extend([start, end, axes, steps])
   
   slice_node = helper.make_node(
       "Slice",
       inputs=[original_output_name, "slice_start", "slice_end", "slice_axes", "slice_steps"],
       outputs=[sliced_output_name],
       name="SliceNode",
   )
   graph.node.append(slice_node)
   
   # Define segment slicing
   seg1_start = numpy_helper.from_array(np.array([0], dtype=np.int64), name="seg1_start")
   seg1_end = numpy_helper.from_array(np.array([4], dtype=np.int64), name="seg1_end")
   seg2_start = numpy_helper.from_array(np.array([4], dtype=np.int64), name="seg2_start")
   seg2_end = numpy_helper.from_array(np.array([5], dtype=np.int64), name="seg2_end")
   seg3_start = numpy_helper.from_array(np.array([5], dtype=np.int64), name="seg3_start")
   seg3_end = numpy_helper.from_array(np.array([6], dtype=np.int64), name="seg3_end")
   
   graph.initializer.extend([seg1_start, seg1_end, seg2_start, seg2_end, seg3_start, seg3_end])
   
   # Create intermediate tensors for segments
   segment_1_name = f"{sliced_output_name}_segment1"
   segment_2_name = f"{sliced_output_name}_segment2"
   segment_3_name = f"{sliced_output_name}_segment3"
   
   # Add segment slicing nodes
   graph.node.extend(
       [
           helper.make_node(
               "Slice",
               inputs=[sliced_output_name, "seg1_start", "seg1_end", "slice_axes", "slice_steps"],
               outputs=[segment_1_name],
               name="SliceSegment1",
           ),
           helper.make_node(
               "Slice",
               inputs=[sliced_output_name, "seg2_start", "seg2_end", "slice_axes", "slice_steps"],
               outputs=[segment_2_name],
               name="SliceSegment2",
           ),
           helper.make_node(
               "Slice",
               inputs=[sliced_output_name, "seg3_start", "seg3_end", "slice_axes", "slice_steps"],
               outputs=[segment_3_name],
               name="SliceSegment3",
           ),
       ]
   )
   
   # Concatenate the segments
   concat_output_name = f"{sliced_output_name}_concat"
   concat_node = helper.make_node(
       "Concat",
       inputs=[segment_1_name, segment_3_name, segment_2_name],
       outputs=[concat_output_name],
       axis=1,
       name="ConcatSwapped",
   )
   graph.node.append(concat_node)
   
   # Reshape to [1, -1, 6]
   reshape_shape = numpy_helper.from_array(np.array([1, -1, 6], dtype=np.int64), name="reshape_shape")
   graph.initializer.append(reshape_shape)
   
   final_output_name = f"{concat_output_name}_batched"
   reshape_node = helper.make_node(
       "Reshape",
       inputs=[concat_output_name, "reshape_shape"],
       outputs=[final_output_name],
       name="AddBatchDimension",
   )
   graph.node.append(reshape_node)
   
   # Get the shape of the reshaped tensor
   shape_node_name = f"{final_output_name}_shape"
   shape_node = helper.make_node(
       "Shape",
       inputs=[final_output_name],
       outputs=[shape_node_name],
       name="GetShapeDim",
   )
   graph.node.append(shape_node)
   
   # Extract the second dimension
   dim_1_index = numpy_helper.from_array(np.array([1], dtype=np.int64), name="dim_1_index")
   graph.initializer.append(dim_1_index)
   
   second_dim_name = f"{final_output_name}_dim1"
   gather_node = helper.make_node(
       "Gather",
       inputs=[shape_node_name, "dim_1_index"],
       outputs=[second_dim_name],
       name="GatherSecondDim",
   )
   graph.node.append(gather_node)
   
   # Subtract from 100 to determine how many values to pad
   target_size = numpy_helper.from_array(np.array([100], dtype=np.int64), name="target_size")
   graph.initializer.append(target_size)
   
   pad_size_name = f"{second_dim_name}_padsize"
   sub_node = helper.make_node(
       "Sub",
       inputs=["target_size", second_dim_name],
       outputs=[pad_size_name],
       name="CalculatePadSize",
   )
   graph.node.append(sub_node)
   
   # Build the [2, 3] pad array:
   # 1st row -> [0, 0, 0] (no padding at the start of any dim)
   # 2nd row -> [0, pad_size, 0] (pad only at the end of the second dim)
   pad_starts = numpy_helper.from_array(np.array([0, 0, 0], dtype=np.int64), name="pad_starts")
   graph.initializer.append(pad_starts)
   
   zero_scalar = numpy_helper.from_array(np.array([0], dtype=np.int64), name="zero_scalar")
   graph.initializer.append(zero_scalar)
   
   pad_ends_name = "pad_ends"
   concat_pad_ends_node = helper.make_node(
       "Concat",
       inputs=["zero_scalar", pad_size_name, "zero_scalar"],
       outputs=[pad_ends_name],
       axis=0,
       name="ConcatPadEnds",
   )
   graph.node.append(concat_pad_ends_node)
   
   pad_values_name = "pad_values"
   concat_pad_node = helper.make_node(
       "Concat",
       inputs=["pad_starts", pad_ends_name],
       outputs=[pad_values_name],
       axis=0,
       name="ConcatPadStartsEnds",
   )
   graph.node.append(concat_pad_node)
   
   # Create Pad operator to pad with zeros
   pad_output_name = f"{final_output_name}_padded"
   pad_constant_value = numpy_helper.from_array(
       np.array([0.0], dtype=np.float32),
       name="pad_constant_value",
   )
   graph.initializer.append(pad_constant_value)
   
   pad_node = helper.make_node(
       "Pad",
       inputs=[final_output_name, pad_values_name, "pad_constant_value"],
       outputs=[pad_output_name],
       mode="constant",
       name="PadToFixedSize",
   )
   graph.node.append(pad_node)
   
   # Update the graph's final output to [1, 100, 6]
   new_output_type = onnx.helper.make_tensor_type_proto(
       elem_type=graph.output[0].type.tensor_type.elem_type, shape=[1, 100, 6]
   )
   new_output = onnx.helper.make_value_info(name=pad_output_name, type_proto=new_output_type)
   
   # Replace the old output with the new one
   graph.output.pop()
   graph.output.extend([new_output])
   
   # Save the modified model
   onnx.save(model, "yolov7-ultralytics.onnx")
   

4. 그런 다음 수정된 ONNX 모델을 로드하고 Ultralytics에서 정상적으로 추론을 실행할 수 있습니다.

   from ultralytics import ASSETS, YOLO
   
   model = YOLO("yolov7-ultralytics.onnx", task="detect")
   
   results = model(ASSETS / "bus.jpg")
   

TensorRT 내보내기

1. ONNX 내보내기 섹션의 1~2단계를 따르세요.

2. 다음을 설치합니다. TensorRT Python 패키지:

   pip install tensorrt
   

3. 수정된 ONNX 모델을 TensorRT 엔진으로 변환하려면 다음 스크립트를 실행합니다.

   from ultralytics.utils.export import export_engine
   
   export_engine("yolov7-ultralytics.onnx", half=True)
   

4. Ultralytics에서 모델을 로드하고 실행합니다.

   from ultralytics import ASSETS, YOLO
   
   model = YOLO("yolov7-ultralytics.engine", task="detect")
   
   results = model(ASSETS / "bus.jpg")
   

인용 및 감사의 말씀

실시간 객체 감지 분야에 크게 기여해 주신 YOLOv7 제작자들에게 감사를 표합니다.

@article{wang2022yolov7,
  title={YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors},
  author={Wang, Chien-Yao and Bochkovskiy, Alexey and Liao, Hong-Yuan Mark},
  journal={arXiv preprint arXiv:2207.02696},
  year={2022}
}

원본 YOLOv7 논문은 arXiv에서 찾을 수 있습니다. 저자들은 그들의 연구 결과를 공개적으로 이용할 수 있도록 했으며, 코드베이스는 GitHub에서 액세스할 수 있습니다. 우리는 이 분야를 발전시키고 그들의 연구 결과를 더 넓은 커뮤니티에서 액세스할 수 있도록 노력한 그들의 노고에 감사드립니다.

FAQ

YOLOv7은 무엇이며 실시간 객체 탐지에서 획기적인 기술로 여겨지는 이유는 무엇입니까?

YOLOv7은 뛰어난 속도와 정확성을 자랑하는 최첨단 실시간 객체 감지 모델입니다. 파라미터 사용량과 추론 속도 모두에서 YOLOX, YOLOv5, PPYOLOE와 같은 다른 모델을 능가합니다. YOLOv7의 두드러진 특징은 모델 재파라미터화 및 동적 레이블 할당으로, 추론 비용을 늘리지 않고도 성능을 최적화합니다. 아키텍처에 대한 더 자세한 기술 정보와 다른 최첨단 객체 감지기와의 비교 지표는 YOLOv7 논문을 참조하십시오.

YOLOv7은 YOLOv4 및 YOLOv5와 같은 이전 YOLO 모델을 어떻게 개선합니까?

YOLOv7은 모델 재파라미터화 및 동적 레이블 할당을 포함한 여러 혁신 기술을 도입하여 학습 프로세스를 개선하고 추론 정확도를 향상시킵니다. YOLOv5와 비교하여 YOLOv7은 속도와 정확도를 크게 향상시킵니다. 예를 들어 YOLOv7-X는 YOLOv5-X에 비해 정확도는 2.2% 향상시키고 파라미터는 22% 줄입니다. 자세한 비교는 성능 테이블인 SOTA 객체 감지기와 YOLOv7 비교에서 확인할 수 있습니다.

Ultralytics 도구 및 플랫폼에서 YOLOv7을 사용할 수 있습니까?

현재 Ultralytics는 YOLOv7 ONNX 및 TensorRT 추론만 지원합니다. Ultralytics로 내보낸 YOLOv7의 ONNX 및 TensorRT 버전을 실행하려면 사용 예제 섹션을 확인하십시오.

내 데이터 세트를 사용하여 사용자 정의 YOLOv7 모델을 훈련하려면 어떻게 해야 합니까?

커스텀 YOLOv7 모델을 설치하고 훈련하려면 다음 단계를 따르세요.

1. YOLOv7 저장소를 복제합니다:

   git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7
   

2. 복제된 디렉토리로 이동하여 종속성을 설치합니다:

   cd yolov7
   pip install -r requirements.txt
   

3. 데이터 세트를 준비하고 리포지토리에 제공된 사용 지침에 따라 모델 파라미터를 구성하십시오. 자세한 내용은 YOLOv7 GitHub 리포지토리를 방문하여 최신 정보 및 업데이트를 확인하십시오.

4. 학습 후 사용 예제에 표시된 대로 Ultralytics에서 사용하기 위해 모델을 ONNX 또는 TensorRT로 내보낼 수 있습니다.

YOLOv7에 도입된 주요 기능 및 최적화는 무엇인가요?

YOLOv7은 실시간 객체 감지에 혁명을 일으키는 몇 가지 주요 기능을 제공합니다.

• 모델 재파라미터화: 기울기 전파 경로를 최적화하여 모델의 성능을 향상시킵니다.
• 동적 레이블 할당: coarse-to-fine lead guided 방법을 사용하여 서로 다른 분기의 출력에 대한 동적 대상을 할당하여 정확도를 향상시킵니다.
• 확장 및 복합 스케일링: 다양한 실시간 애플리케이션을 위해 모델을 확장하기 위해 파라미터와 계산을 효율적으로 활용합니다.
• 효율성: 더 빠른 추론 속도를 달성하면서 다른 최첨단 모델에 비해 매개변수 수를 40% 줄이고 계산량을 50% 줄입니다.

이러한 기능에 대한 자세한 내용은 YOLOv7 개요 섹션을 참조하십시오.

📅 1년 전에 생성됨 ✏️ 3개월 전에 업데이트됨

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