📌 개요

YOLO(You Only Look Once) 시리즈는 컴퓨터 비전에서 객체 탐지(Object Detection)를 실시간으로 수행하는 대표적인 딥러닝 모델입니다.
그중에서도 YOLOv7은 2022년 7월, WongKinYiu 팀이 발표한 가장 강력하고 빠른 모델 중 하나로,
속도와 정확도 양쪽 모두에서 SOTA(State of the Art) 를 달성했습니다.

🏆 “YOLOv7은 YOLO 계열 중 가장 정확하고, 가장 빠른 객체 탐지 모델”
– 논문 “YOLOv7: Trainable Bag-of-Freebies Sets New State-of-the-Art for Real-Time Object Detectors”

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🔍 YOLOv7의 핵심 특징

특징	설명
📦 단일 모델 구조	Anchor-free + anchor-based 모두 통합된 모델
🧠 스스로 구조 탐색	Trainable bag-of-freebies 전략
💡 Auxiliary Head	보조 학습 헤드로 정확도 향상
⚡ 속도	TensorRT/ONNX 최적화 시 실시간 대응
📐 파라미터 효율성	YOLOv5 대비 비슷한 크기에 더 높은 정확도

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🧱 YOLOv7 기술 구조

1. E-ELAN (Extended Efficient Layer Aggregation Network)

• ResNet 스타일의 skip connection을 더 효과적으로 배치
• 더 깊은 네트워크를 훈련 안정성 유지하며 확장 가능

2. Model Re-parameterization

• 훈련 시에는 복잡한 분기 구조를 유지
• 추론 시에는 단일 경로로 재구성하여 속도 향상

즉, 학습 시에는 복잡하게, 추론 시에는 단순하게 – 성능과 속도 모두 확보

3. Auxiliary Head 적용

• 보조 출력으로 중간 피처 학습 지원
• 정규화 효과와 일반화 향상

4. Coarse-to-Fine Lead Head

• 큰 객체부터 작은 객체까지 단계적으로 학습
• 물체 크기 변화에 강인함

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📊 성능 비교 (COCO 기준)

모델	AP (정확도)	FPS (속도)	파라미터
YOLOv5-L	49.0	95	46M
YOLOv6	51.1	80	43M
YOLOv7	51.4	160+	37M
YOLOX	50.0	60	54M

📌 YOLOv7은 더 작은 파라미터 수로 더 높은 정확도와 속도를 달성함

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🧪 실제 구현 예

YOLOv7은 GitHub에서 PyTorch 기반으로 오픈소스가 제공됩니다.

bash

git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7
cd yolov7
python detect.py --weights yolov7.pt --source test.jpg

입력

• 이미지, 영상, 웹캠 가능
• 다양한 해상도 지원

출력

• 바운딩 박스, 클래스, confidence score 시각화 가능
• detect.py → 실시간 탐지 테스트에 적합

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🚀 활용 사례

분야	활용 예시
스마트 팩토리	사람 및 장비 위험 탐지, 공정 이상 탐지
자율주행	보행자/차량 인식, 도로 표지 탐지
보안/감시	침입 탐지, 실시간 이벤트 알림
리테일 분석	사람 수 카운트, 동선 분석
농업/환경	작물 상태 확인, 동물 식별, 쓰레기 분류

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💡 YOLOv7과 YOLO 계열 비교

항목	YOLOv4	YOLOv5	YOLOv6	YOLOv7
출처	Alexey Bochkovskiy	Ultralytics	Meituan	WongKinYiu
언어	Darknet	PyTorch	PyTorch	PyTorch
공개 시점	2020	2020	2022	2022
성능	★★★	★★★★	★★★★☆	★★★★★

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⚠️ 한계 및 유의점

• 최신 Transformer 기반 탐지 모델(DETR 등)에는 일부 작업에서 밀릴 수 있음
• 추론 속도는 하드웨어(GPU, CPU) 최적화에 따라 달라짐
• 복잡한 오브젝트가 많은 장면에선 false detection 발생 가능성 존재

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✅ 결론

YOLOv7은 2024년 현재에도 ‘실시간 탐지’ 기준에서 가장 효율적인 모델 중 하나로 평가받습니다.

• 정확도, 속도, 구현 편의성 모두 갖춘 실무 최적화 모델
• PyTorch 기반으로 커스터마이징과 확장성 우수
• Edge AI, IoT, 산업 AI 현장에서도 적극 활용 가능

🎯 “빠르고 정확한 객체 탐지를 원한다면, YOLOv7이 가장 합리적인 선택이다.”

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🔧 YOLOv7 통합 파이프라인: 학습 + 최적화 + CCTV 연동 + 자동화 시스템

1️⃣ YOLOv7 학습 파이프라인 설명서 (Custom Dataset)

[기존 학습 파이프라인 내용 유지…]

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7️⃣ 이메일 알림 연동 (SMTP 기반)

📧 기본 설정

• Gmail SMTP 서버 사용
• smtplib, email.message 모듈 필요

importsmtplib

fromemail.messageimportEmailMessage

defsend_email_alert(subject,body,to_email):

msg=EmailMessage()

msg.set_content(body)

msg[‘Subject’]=subject

msg[‘From’]=’your_email@gmail.com’

msg[‘To’]=to_email

withsmtplib.SMTP_SSL(‘smtp.gmail.com’,465)assmtp:

smtp.login(‘your_email@gmail.com’,’your_app_password’)

smtp.send_message(msg)

→ 사용 예: send_email_alert("[YOLOv7] 사람 감지", "CCTV에 사람 발견됨", "admin@domain.com")

📌 주의사항

• Google 계정 → 앱 비밀번호 생성 필요 (보안성 강화)

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8️⃣ 카카오 알림 연동 (카카오톡 메시지 API)

📱 준비

• Kakao Developers 에서 앱 등록
• 사용자 동의 토큰 발급

🧾 메시지 전송 예시

importrequests

defsend_kakao_alert(msg):

url=’https://kapi.kakao.com/v2/api/talk/memo/default/send’

headers={“Authorization”: “Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN”}

data={

“template_object”: json.dumps({

“object_type”: “text”,

“text”: msg,

“link”: {“web_url”: “http://your-cctv.com”,”mobile_web_url”: “http://your-cctv.com”}

})

}

requests.post(url,headers=headers,data=data)

→ 사용 예: send_kakao_alert("[경고] CCTV에 사람 감지!")

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9️⃣ Google Sheets 시각화 대시보드

📊 Google Looker Studio 연동

1. Google Sheets를 데이터 소스로 추가
2. 시간대별 탐지 횟수, 클래스별 분포, 알림 트렌드 구성
3. 필터 추가 (시간, 클래스, 카메라 위치 등)

📋 추천 시각화 항목

항목	시각화 형태
감지 횟수 시간대별 변화	선 그래프
클래스별 감지 비율	원형 차트
알림 트리거 횟수	막대그래프
실시간 로그 보기	표 (자동 갱신)

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✅ 통합 자동화 시나리오 요약

조건: 사람이 감지되면 →

1. CCTV 프레임에 바운딩박스 표시
2. Slack, Line, Kakao, Email 알림 발송
3. Google Sheets에 로그 기록
4. 웹 대시보드 자동 반영

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✅ 추가된 기능 요약

1. 이메일 알림 (SMTP 기반)
   • 사람 감지 시 즉시 관리자 이메일 발송
2. 카카오 알림톡 연동
   • Kakao Developers API를 통해 경고 메시지 전송
3. Google Sheets → Looker Studio 시각화
   • 탐지 로그를 자동 차트화하여 웹 대시보드로 시각화

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이로써 탐지 → 실시간 알림 → 기록 → 시각화 대시보드까지 완전히 자동화된 AI 모니터링 파이프라인이 구축됩니다.