YOLO 가 세상을 지배한다!!!

딥러닝에 조금이라도 관심이 있는 사람이라면 Yolo 는 한 번쯤 듣거나 사용한 경험이 있을 것이다.

 

이유가 무엇일까?

성능이 좋아서?

물론 그것도 맞겠지만 Yolo 가 성공(?)한 이유는 쉬운 사용성에 있다.

 

이제 인공지능 시작하는 친구들에게는 미안한 이야기지만 어디가서 Yolo 해봤다 라고 말하지 말자.

개인적으로 별로 안 좋아 보인다.

python 해봤냐는 질문에 print 해봤다! 랑 똑같은 말인 것 같다.

 

하고 싶었던 말은 "Yolo 는 너무 쉽다!" 이다.

그냥 사용하면 된다.

이것이 세상을 지배하는 첫 번째 단추이다.

누구든 알고 있는(알고 있다고 착각하게 만드는) 친숙한 인공지능 이기 때문이다.

 

이런 친숙함에서 오는 장점은 한 두가지가 아니다.

 

SOTA Detector 가 나와도 사람들은 Yolo 를 더 좋아하고 많이 사용한다.

모르는 것에 대한 두려움 때문도 있고 사실 성능 차이가 많이 나지는 않는다.

누구라도 기존에 쓰던 것을 쓰려고 할 것이다.

 

때문에 이미 많은 회사들은 Yolo 를 학습 시킬 수 있는 포맷으로 데이터를 축적해 왔다.

 

이 글을 쓰게 된 이유는 ultralytics 에서 아주 강력한 ML Tool 을 만들었기 때문이다.

HUB - Ultralytics | Revolutionizing the World of Vision AI

Ultralytics | Revolutionizing the World of Vision AI

 

기존에 Yolo 를 쓰던 사람들은 이제 ultralytics hub 에 기존 데이터를 그대로 업로드 하고,

web ui 로 학습 버튼을 누르기만 하면 모든 일이 끝난다.

 

최근 Yolo v8이 나왔는데 이제 대부분의 사람들은 더 이상 잡다한 코딩 작업 없이 그냥 hub에 접속해서 v8 을 선택하고 학습 버튼을 누르면 끝이다.

더더더 사용하기 쉬워진 것이다.

그냥 이렇게 학습이 된다.

 

예전에 팀장님과 잡담중에 이런 이야기를 했다.

"대기업에서 정말 쉬운 일반화된 툴이 나오는 순간 우리는 뭘 해야 하나요?"

"우리가 만들면 돼. 그런거 나와도 할 건 많아 ㅎㅎ"

 

솔직히 지금까지 aws나 구글에서 쉬운 tool 들은 이미 많이 나왔다.

"쉽긴 했지"만 "이렇게 쉽지"는 않았다. (개인적인 생각입니다.)

그리고 "Yolo" 를 달고 나왔다.

 

기존에 Yolo v5 까지는 솔직히 코드 가독성이 너무 구렸다.

정말 자기들만 쓰려고 만든 코드 같았다.

그런데 이번에 ultralytics 라는 레포지토리로 리팩토링 되면서 정말 좋은 레퍼런스가 생긴 것 같다.

(pytorch lightning 같이 아예 framework 화를 하려고 하는 것 같다.)

 

아직 beta 버전이라 홍보가 많이는 안 된 것인지 귀에 들리는 말은 잘 없지만,

꼭 한번씩 사용해 보면 좋을 것 같다.

 

화이팅!