객체 탐지는 자율주행, 안전관리, 도시관리, 스마트 팩토리, 환경보호 등 사회의 다양한 분야 활발하게 사용되고 있다. 한편, 다양한 버전의 YOLO가 발표됨에 따라 학습데이터에 적합한 모델 및 하이퍼 파라미터 선정에 관한 연구가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 VisDrone-DET 학습데이터를 사용하여 다양한 버전의 YOLO(v5, v6, v8, v10 및 v11)의 성능을 학습 실험을 통해 확인하였다. 또한, 하이퍼 파라미터 중 가중치 크기, 입력 이미지 해상도, 최적화 기능 및 학습률의 변경을 통해 정확도의 변화도 분석하였다. 실험 결과, YOLO v8 XLarge 모델에 대해 Adam 최적화 함수, 학습률 0.001, 입력 사진 크기 1920픽셀을 사용하였을 때, mAP@50 기준 0.669로 정확도가 가장 높은 것으로 나타났다. 특히, 시각화를 통해 YOLO v8이 작은 물체 감지에도 뛰어남을 확인하였다. 본 실험을 통해 학습데이터에 따라 학습 실험을 통해 적합한 YOLO 모델을 찾는 것이 중요함을 확인하였으며, 추후 다양한 학습데이터를 통해 다양한 객체에 대해 누적된 결과를 얻을 수 있다면, 객체 특징을 고려한 YOLO 버전 및 하이퍼 파라미터를 제안할 수 있는 솔루션 개발도 가능할 것으로 기대된다.
Object detection is actively used in various fields of society, such as autonomous driving, safety management, urban management, smart factories, and environmental protection. Meanwhile, as multiple versions of YOLO are announced, more research is needed on selecting models and hyperparameters suitable for training data. Therefore, in this study, the performance of various versions of YOLO (v5, v6, v8, v10, and v11) was verified through experiments using VisDrone-DET training data. In addition, the change in accuracy was analyzed by changing the weight size, input image resolution, optimization function, and learning rate among the hyperparameters. As a result of the experiment, the YOLO v8 XLarge model showed the highest accuracy of 0.669 based on mAP@50 when the Adam optimization function, learning rate of 0.001, and input image size of 1920 pixels were used. In particular, visualization confirmed that YOLO v8 is excellent at detecting small objects. This experiment confirmed that finding a suitable YOLO model through learning experiments according to training data is essential. In the future, if we can obtain accumulated results for various objects through various training data, it is expected that it will be possible to develop a solution that can propose a YOLO version and hyperparameters that consider object characteristics.