YOLOv5 상위 7번째 Contributor 가 되다!

https://github.com/ultralytics/yolov5

GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite

 

요새 좀 시간이 남고 YOLOv5 로 실험 좀 해보고 있어서 코드 보다가 수정할만한 부분이 생기면 바로바로 PR 날렸다. 그러다보니 원래는 커밋 횟수 기준 상위 8번째에 위치했는데 최근에 많이 작업하면서 7번째로 다시 올라왔다! 각잡고 하면 상위 3번째까지는 올라갈 수 있을 거 같다.

 

YOLOv7까지 나온 실정이긴한데 YOLOv7은 아직 실적용해보진 않았다. YOLOv5도 사실 라이센스가 걸려있다보니 회사에서 솔루션 개발할때는 직접적으로 쓰진 않고 집에서 이것저것 해보거나, 회사에서 개발한 모델과 성능 비교할때나 써보고 있다. 한동안 디텍션 모델 말고 사람 속성 인식(Pedestrian Attribute Recognition)모델이랑 Human Re-ID 모델 개발하느라 디텍션 모델 개선을 못하고 있었는데, 이제 얼추 시간이 좀 나서 다시 디텍션 모델 좀 개선시켜보려고 한다.

 

사견으로 YOLOv5 보다 성능이 높다고하는 모델들은 많이 나와있지만, YOLOv5를 모델보다는 프로젝트로 보았을때, 이만큼 유틸리티가 뛰어난 프로젝트가 있나싶다. 너무 사용하기 쉽고, 다양한 인퍼런스 엔진 라이브러리(예로 onnx)로 배포하기쉽고 실험결과 뽑기 쉽고 Validation 과정에 중간중간 실제 이미지에 대한 예측 결과도 저장해주고 이런 사소한 것들이 너무 잘챙겨져있다. 배울게 참 많은 프로젝트 같다.

 

내년에는 v7도 슬슬 파봐야겠다... 잠깐 논문 읽어봤을때는 너무 Maximalist 느낌이 들어서 거부감이 들었는데 다시 코드랑 좀 같이 봐봐야겠다...