YOLO11

https://www.ultralytics.com/ko/blog/ultralytics-yolo11-has-arrived-redefine-whats-possible-in-ai

Ultralytics YOLO11 Has Arrived! Redefine What's Possible in AI! by Abirami Vina

 

https://www.youtube.com/live/rfI5vOo3-_A?t=5903&si=DVccXO_KB91_ozAD

개요

 2024년 9월 27일에 열린 YOLO Vision 2024에서 Ultralytics의 새 모델인 YOLO11이 발표되었다. YOLO11m은 YOLOv8m과 비교하여 22% 더 적은 파라미터로 더 높은 mAP를 달성하였으며, 추론속도가 YOLOv10보다 약 2% 향상되었다고 한다.

또한, Object Detection, Instance Segmentation, Pose/Keypoints, Oriented Detection, Classification과 같은 다양한 컴퓨터 비전 문제를 처리할 수 있도록 다양한 모델을 제공한다. YOLO11은 AGPL-3.0 라이센스로 제공되며 파이썬 ultralytics 패키지를 설치함으로써 간단하게 사용할 수 있다.

설치

https://docs.ultralytics.com/quickstart/

Quickstart

# Install the ultralytics package from PyPI
pip install ultralytics

사용

CLI

yolo predict model=yolo11n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

파이썬

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Train the model
train_results = model.train(
    data="coco8.yaml",  # path to dataset YAML
    epochs=100,  # number of training epochs
    imgsz=640,  # training image size
    device="cpu",  # device to run on, i.e. device=0 or device=0,1,2,3 or device=cpu
)

# Evaluate model performance on the validation set
metrics = model.val()

# Perform object detection on an image
results = model("path/to/image.jpg")
results[0].show()

# Export the model to ONNX format
path = model.export(format="onnx")  # return path to exported model

 

 얼마전에 봤던 Jetson AI Lab Research Group Meeting 8월 6일자 영상에서 최근에 llama와 같은 Gen AI 모델들이 많이 등장하고 있음에도 불구하고 여전히 YOLO는 자주 사용되는 모델이라고 하던데 그 중에서도 Ultralytics의 YOLOv8이 가장 많이 사용되는 모델이 아닐까라고 했었다.

 

 왜 YOLO가 자주 사용되는지에 대해서 개인적으로 생각해보자면 사용하기도 쉽고 처리 비용이 상대적으로 낮기 때문일 것 같다. 실시간으로 특정 객체를 정확하게 감지하는 Task에는 YOLO만한 모델이 없다는 것이다. 특히, Gen AI에 비해 컴퓨팅 비용도 낮다. 이번에 발표된 YOLO11은 YOLOv9, v10 모델의 장점을 합쳐서 만들었다고 하는데, 최근 발표되는 YOLO 모델들을 보면 추론 정확도를 극적으로 향상시키기 보다는 경량화와 추론 속도 향상을 위주로 발전하고 있는 것 같다. AI EXPO KOREA같은 곳을 가보면 Jetson같은 엣지나 CCTV에 YOLO를 얹어서 사용하는 경우가 많던데 아마 그에 맞춰서 발전하고 있는게 아닐까라는 생각이 든다.

 

사소한 차이지만 YOLO11은 이름 중간에 v가 빠져있다.