YOLOv5 vs YOLOv8 성능 차이 비교

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딥러닝 프로젝트를 진행하던 중, 객체 탐지 모델을 선택해야 할 일이 있었습니다. 당시 YOLOv5는 이미 널리 쓰이고 있는 상태였지만, 최신 버전인 YOLOv8이 등장하면서 고민이 생겼습니다. 성능은 얼마나 차이가 날지, 기존 코드와 호환성은 있는지, 그리고 실제 프로젝트에서 어떤 모델이 더 나은 결과를 줄지에 대해 비교해볼 필요가 있었습니다. 이 글에서는 YOLOv5와 YOLOv8의 구조적 차이, 성능 비교, 실전 적용에서의 특징을 중심으로 정리해보겠습니다.

YOLOv5와 YOLOv8의 구조적 차이

YOLOv5는 Ultralytics에서 개발한 PyTorch 기반의 객체 탐지 모델로, v1부터 v6까지 발전하면서 속도와 정확도 측면에서 균형 잡힌 성능을 보여주었습니다. 모델은 backbone, neck, head 구조로 구성되며, CSPDarknet을 기반으로 하고 PANet 구조를 neck에 사용합니다. 또 다양한 크기의 모델(yolov5n, s, m, l, x)을 제공해 사용 목적에 따라 선택이 가능하다는 장점이 있습니다.

반면 YOLOv8은 YOLO 시리즈의 최신 버전으로, 기존 구조에서 상당한 변화가 있었습니다. 첫째, YOLOv8은 anchor-free 방식으로 전환되었습니다. 이전까지는 사전에 정의된 앵커 박스를 기준으로 객체 위치를 예측했지만, YOLOv8은 중심점 예측 방식으로 더 단순하고 유연한 구조를 갖추었습니다. 둘째, 모델 구조도 개선되어 더 가벼우면서도 효율적인 C2f 구조를 도입했으며, neck 부분은 기존 PANet 대신 BiFPN 유사 구조가 적용되었습니다. 또한 head 부분은 디코더 성능을 향상시키기 위해 보다 세밀한 예측을 가능하게 설계되었습니다.

YOLOv8은 Ultralytics에서 YOLOv5와 완전히 다른 코드베이스로 새롭게 개발한 모델입니다. 학습과 추론의 인터페이스도 새롭게 바뀌었으며, Python API 중심으로 조작할 수 있어 더욱 직관적인 사용이 가능해졌습니다. 이처럼 YOLOv8은 단순한 버전 업데이트가 아니라 구조와 사용 방식이 완전히 달라진 새로운 모델로 이해해야 합니다.

성능 비교 – 정확도, 속도, 유연성

성능 측면에서 YOLOv8은 YOLOv5보다 개선된 정확도와 유연성을 보여줍니다. 공식 벤치마크에 따르면 COCO 데이터셋 기준으로, 동일한 크기의 모델을 비교했을 때 YOLOv8의 mAP(mean Average Precision)는 YOLOv5보다 약 2~3% 높은 수치를 보이는 경우가 많습니다. 특히 작은 객체 탐지나 복잡한 배경에서의 탐지 성능이 향상된 것이 특징입니다.

YOLOv8의 anchor-free 구조는 학습 속도와 정확도 모두에 긍정적인 영향을 줍니다. 기존에는 앵커 박스 설정이 잘못되면 학습이 불안정해질 수 있었으나, 중심점 기반 예측은 데이터셋에 더 유연하게 적응할 수 있습니다. 또한 모델 파라미터 수가 줄어들었음에도 불구하고 더 높은 성능을 달성한 것은 구조 최적화 덕분입니다.

속도 측면에서도 YOLOv8은 YOLOv5와 비슷하거나 약간 빠른 추론 속도를 보여줍니다. 특히 GPU 환경에서 FP16(반정밀도) 추론을 활용하면 YOLOv8이 더 나은 속도와 메모리 효율을 제공합니다. YOLOv8은 다양한 출력 형식을 기본적으로 지원하며, ONNX, TensorRT 변환도 공식 문서에서 안내하고 있어 배포에도 용이합니다.

다만 YOLOv5는 여전히 다양한 오픈소스 예제와 튜토리얼, 사전학습 모델이 많다는 장점이 있습니다. 실무에서는 프로젝트에 따라 더 많은 참고 자료와 안정성을 요구하기 때문에, 상황에 따라 YOLOv5가 더 적합할 수도 있습니다. 특히 라벨 형식이나 커스텀 데이터셋 연동 등에서 이미 구축된 파이프라인이 있다면 YOLOv5를 그대로 사용하는 것이 효율적일 수 있습니다.

실전 적용에서의 고려사항

YOLOv8은 최신 기능과 구조를 갖추고 있어 앞으로의 프로젝트에 적합하지만, 기존 YOLOv5 기반으로 설계된 워크플로우가 있다면 전환 비용도 고려해야 합니다. YOLOv8은 기존의 YAML 설정 방식 대신 Python 코드 기반으로 구성되어 있으며, 학습과 추론 파이프라인이 완전히 달라졌기 때문에 코드 호환성 측면에서 재구성이 필요할 수 있습니다.

YOLOv5는 다양한 변형 버전이 존재하며, 이를 기반으로 한 커뮤니티 확장성도 뛰어납니다. 예를 들어 YOLOv5-Face, YOLOv5-DeepSort 등 다양한 서브 프로젝트가 존재해 특수 목적에 쉽게 응용할 수 있습니다. 반면 YOLOv8은 아직은 커뮤니티 생태계가 성장 중이지만, Ultralytics에서 공식적으로 지속적인 업데이트와 기술 지원을 제공하고 있어 빠르게 안정화되고 있습니다.

또한 하드웨어 환경에 따른 선택도 중요합니다. YOLOv8은 최신 GPU에서 최적화된 속도를 보여주지만, 낮은 사양의 환경에서는 경량화된 YOLOv5n 또는 YOLOv5s 모델이 더 적합할 수 있습니다. 또한 TensorRT, OpenVINO, TFLite 등 다양한 배포 옵션을 사용할 때, 기존에 익숙한 YOLOv5가 유리한 경우도 있습니다.

결론 – YOLOv5와 YOLOv8의 선택 기준

YOLOv5와 YOLOv8은 모두 우수한 객체 탐지 모델이며, 각자의 강점을 가지고 있습니다. YOLOv5는 안정성과 풍부한 커뮤니티 리소스를 기반으로 실무에 널리 활용되고 있으며, 다양한 변형 버전과 튜토리얼이 잘 정리되어 있어 입문자에게도 적합합니다.

반면 YOLOv8은 구조적 개선과 성능 향상이라는 측면에서 더 진보된 모델로, 새로운 프로젝트를 시작하거나 최신 기능을 활용하고자 할 때 적합한 선택입니다. 특히 anchor-free 구조와 경량화된 모델 구조는 향후 객체 탐지 기술의 표준이 될 가능성이 높습니다.

실제로 두 모델을 동일한 조건에서 학습해본 결과, YOLOv8은 빠른 수렴 속도와 더 나은 정확도를 보여주었으며, 추론 속도도 차이가 크지 않았습니다. 그러나 기존에 YOLOv5 기반 파이프라인이 잘 구축되어 있는 경우에는 굳이 전환하지 않아도 실무에는 충분히 효과적입니다. 결국 어떤 모델을 선택할지는 프로젝트의 목적, 환경, 기술 수준에 따라 유연하게 결정하는 것이 가장 현명한 방법입니다.

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