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

YOLOv7 학습 파이프라인 설명서 (Custom Dataset)

[기존 학습 파이프라인 내용 유지…]

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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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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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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.