yolov5

Ultralytics YOLOv5는 PyTorch를 기반으로 구축된 널리 사용되는 오픈소스 컴퓨터 비전 프레임워크입니다. 객체 탐지, 인스턴스 분할, 이미지 분류 작업에 대한 사전 학습된 모델과 학습 가능한 모델을 제공합니다. 주요 기능: - 이미지, 비디오, 웹캠, RTSP 스트림, 화면 캡처를 지원하는 PyTorch Hub 또는 detect.py 스크립트를 통한 추론 - 단일 및 멀티 GPU 설정을 지원하며 커스텀 데이터셋에서 훈련 가능 - ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite 등 다양한 배포 형식으로 모델 내보내기 - nano(n), small(s), medium(m), large(l), extra-large(x) 크기의 사전 학습 체크포인트 제공 - 전이 학습, 테스트 타임 증강, 모델 가지치기, 하이퍼파라미터 진화, 하드웨어 배포(NVIDIA Jetson 포함) 등 추가 튜토리얼 제공 - ClearML, Weights & Biases, Comet 등 실험 추적 플랫폼과의 통합 본 프로젝트는 Python 3.8+ 및 PyTorch 1.8+가 필요하며, 모델과 데이터셋은 릴리스에서 자동으로 다운로드됩니다. COCO 데이터셋에서의 훈련은 예시 명령어와 함께 시연되며, 벤치마크 테이블에서는 모델 변형 간 mAP 점수와 추론 속도를 보고합니다.