YOLO Vision 2024에서 공개된 Ultralytics의 주요 하이라이트!

9월 27일, Ultralytics는 AI 및 컴퓨터 비전 커뮤니티를 한자리에 모아 연례 하이브리드 이벤트인 YOLO Vision 2024 (YV24)를 성공적으로 개최했습니다. 마드리드의 Google for Startups Campus에서 개최되고 전 세계로 스트리밍된 이 행사에는 전문가, 개발자, 애호가들이 모여 새로운 Ultralytics YOLO11 모델과 같은 비전 AI의 최신 발전 사항을 논의했습니다. 행사 라이브 스트리밍은 이미 5,400회 이상의 조회수를 기록했으며, 10,600회 이상의 노출과 469.5시간의 시청 시간을 달성하며 전 세계 혁신가들의 참여를 이끌어냈습니다.

YV24는 진행자인 Oisin Lunny의 따뜻한 환영사로 시작되었습니다. 그는 커뮤니티와 연결의 중요성을 강조하며 "저는 위대한 아이디어와 위대한 커뮤니티의 힘을 믿습니다. Ultralytics가 YOLO Vision으로 만들어낸 것이 바로 그것입니다. 훌륭한 아이디어를 가진 훌륭한 사람들의 위대한 커뮤니티입니다."라고 말했습니다.

이 기사에서는 참여형 패널 토론부터 흥미로운 실제 컴퓨터 비전 활용 사례에 이르기까지 YOLO Vision 2024의 주요 하이라이트를 정리합니다. 또한 엣지 AI부터 하드웨어 가속에 이르는 기술 발표와 행사를 성공으로 이끈 네트워킹 및 커뮤니티 구축의 순간들을 살펴봅니다. AI 혁신, 주요 발표, 또는 비전 AI의 미래에 관심이 있다면 이번 YOLO Vision 2024 이벤트 요약을 통해 필수 내용을 모두 확인하실 수 있습니다!

Link to this sectionYOLO Vision에서 공개된 Ultralytics YOLO11 출시#

The product launch that had been teased before YOLO Vision 2024 was finally revealed with an announcement during the initial keynote by Glenn Jocher, Ultralytics’ Founder and CEO. Glenn introduced Ultralytics YOLO11, marking the next generation of computer vision models, which had been in development for several months. Adding to the excitement of the launch, Glenn was later interviewed on The Ravit Show and shared insights about the development of YOLO11.

키노트에서 Glenn은 입자 물리학 배경부터 시작하여 우주를 이해하려는 매혹이 어떻게 결국 머신러닝 및 컴퓨터 비전 분야로 이끌었는지 회사의 여정을 공유했습니다.

그림 1. Ultralytics YOLO11이 YOLO Vision 2024 무대에서 Glenn Jocher에 의해 공식적으로 발표되었습니다.

그는 연구자들이 입자 상호작용을 분석하던 물리학 초기 시절의 작업이 컴퓨터 비전의 객체 탐지와 유사하다고 설명했습니다. 최첨단 기술에 대한 그의 호기심과 열정은 결국 Ultralytics YOLOv5의 탄생으로 이어졌습니다. 발표 내내 Glenn은 협업과 오픈소스에 대한 기여의 중요성을 강조하며, 그동안 YOLOv5와 Ultralytics YOLOv8을 개선하는 데 도움을 주고 피드백을 제공해 준 전 세계 개발자들에게 감사를 표했습니다.

이어 그는 Ultralytics YOLO11의 주요 기능을 소개하며 이전 모델보다 더 빠르고 정확하며 효율적이라고 설명했습니다. 실제로 YOLO11m은 YOLOv8m보다 파라미터 수가 22% 적으면서도 COCO 데이터셋에서 더 나은 정확도를 제공하여, 속도와 정확도가 핵심인 실시간 애플리케이션에 완벽한 모델입니다.

Glenn emphasized the scale of the launch by saying, "We are launching 30 models in total, 25 of these are open source, with five different sizes for five different tasks. The tasks are image classification, object detection, instance segmentation, pose estimation, and oriented bounding boxes." On the enterprise side, he announced that next month, robust models trained on a proprietary dataset of 1 million images would be available. Needless to say, the announcement kicked off the event on a high note, leaving attendees eager to learn more about YOLO11’s potential to innovate across fields like manufacturing and self-driving cars.

Link to this sectionYOLO Vision의 패널 토론: AI 컨퍼런스#

Oisin Lunny가 진행한 YOLO Vision 2024의 패널 토론은 AI, 컴퓨터 비전, 그리고 커뮤니티 구축에 대한 다양한 통찰력을 제공했습니다.

The first panel featured Glenn Jocher, Jing Qiu (a key figure in the development of YOLO models at Ultralytics), and Ao Wang from Tsinghua University, who co-authored YOLOv10. The panel discussed recent developments in generative AI and computer vision, focusing on their similarities, differences, and the impact each field has had on the other. Despite the recent rise of large language models (LLMs), the panel noted that traditional computer vision is still essential for specific tasks in industries like healthcare.

다음 패널에서는 AI 리더십 분야에서 여성들이 직면한 도전에 대해 다루었습니다. Ultralytics의 성장 부문 이사 Paula Derrenger, 전 SaaS CPO 및 COO Bruna de Guimarães, Latinas in Tech 마드리드 지부장 Mariana Hernandez, Dare to Data 설립자 Christina Stathopoulous가 연사로 참여하여 자신의 경험을 공유하고 멘토십의 중요성과 리더십 역할을 추구하기 위해 여성이 취해야 할 적극적인 조치에 대해 논의했습니다. Hernandez는 "능동적으로 행동하세요. 기회가 오기만을 기다리지 마세요."라고 조언하며 청중석의 여성들에게 자신감을 갖고 기회를 적극적으로 추구할 것을 독려했습니다. 패널들은 또한 더 지원적인 업무 환경을 조성하는 가치에 대해서도 논의했습니다.

그림 2. 여성 기술 패널, 왼쪽부터 오른쪽으로: Christina Stathopoulous, Paula Derrenger, Mariana Hernandez, Oisin Lunny, 그리고 원격으로 참여한 Bruna de Guimarães.

마지막 패널에서는 강력한 커뮤니티 구축이 어떻게 AI 분야의 혁신을 촉진할 수 있는지 탐구했습니다. Burhan Qaddoumi, Harpreet Sahota, 그리고 Bart Farrell은 온라인과 오프라인 이벤트 모두에서 기술 청중과 소통하는 방법을 논의했습니다. Farrell의 통찰력인 "사람들이 있는 곳으로 찾아가야 합니다"라는 조언은 협업과 공유 학습을 장려하기 위해 커뮤니티 구성원들의 눈높이에서 소통하는 것의 중요성을 강조했습니다.

그림 3. 커뮤니티 구축 패널, 왼쪽부터 오른쪽으로: Harpreet Sahota, Burhan Qaddoumi, Bart Farrell, Oisin Lunny.

Link to this sectionYOLO Vision에서 소개된 AI 혁신의 실제 사례#

Several talks at YV24 shed light on how YOLO models are being applied to solve real-world challenges in various industries. Jim Griffin, host of the AI Master Group podcast, spoke about a project that uses YOLOv8 models to monitor shark movements along the California coastline through drone surveillance. The system alerts lifeguards, surf shop owners, and parents, ensuring beachgoers' safety by detecting sharks from 200 feet above the ocean. Griffin explained that the real challenge wasn’t the AI model itself but the extensive drone flights and data collection needed to train the model.

그림 4. Jim Griffin이 YOLOv8을 사용하여 드론으로 캘리포니아 해안선을 따라 상어의 움직임을 모니터링하는 방법을 공유했습니다.

Similarly, David Scott from The Main Branch discussed the expansion of computer vision from simple object detection to behavior analysis. His talk featured real-world applications like tracking cattle behavior and identifying suspicious activities in retail stores. Scott shared how YOLOv8 can be used to monitor cattle health by analyzing specific behaviors, such as eating, drinking, and walking.

Furthermore, a particularly heartfelt keynote came from Ousman Umar of NASCO Feeding Minds, where he shared how his organization is changing lives by providing IT education in Ghana. His foundation has set up 17 ICT centers, training over 65,000 students, with the goal of creating local tech jobs to help address issues like illegal immigration. Umar's powerful story conveyed how education and technology together can drive lasting change in underserved communities.

Link to this section기술 토크: YOLO Vision 연사 하이라이트#

YV24 also featured different talks focused on how AI and hardware are coming together to spark new ideas. Experts from companies like Intel, Sony, and NVIDIA addressed deploying YOLO models on edge devices and optimizing performance. Dmitriy Pastushenkov and Adrian Boguszewski from Intel outlined how their hardware supports YOLO models across NPU, CPU, and GPU, while Sony's Amir Servi and Wei Tang shared how YOLO integrates with the AITRIOS platform for efficient edge AI deployment. Guy Dahan from NVIDIA talked about using their GPU architecture to improve YOLO model inference.

그림 5. NVIDIA의 GPU 아키텍처를 사용하여 YOLO 모델 추론 최적화에 대해 연설하는 Guy Dahan.

Qualcomm, Hugging Face, Lightning AI와 같은 다른 기업들도 개발자가 더 쉽게 YOLO 모델을 통합하고 배포할 수 있게 해주는 플랫폼을 선보였습니다. Qualcomm의 Devang Aggarwal은 Qualcomm AI Hub를 통해 YOLOv8과 같은 모델이 Snapdragon 장치에 어떻게 최적화될 수 있는지 발표했습니다.

마찬가지로 Hugging Face의 Pavel Lakubovskii는 자사의 오픈소스 도구가 어떻게 다양한 워크플로우에 YOLOv8과 같은 모델을 원활하게 통합할 수 있는지 설명했고, Lightning AI의 Luca Antiga는 더 빠른 프로토타이핑과 반복을 위해 개발자가 코드 수준에서 YOLOv8과 같은 모델을 쉽게 통합하는 방법을 안내했습니다.

Link to this section마드리드에서의 일주일: YOLO Vision 네트워킹 세션#

YV24를 앞둔 한 주 동안, Ultralytics 팀은 마드리드에 모여 워크숍, 협업 회의, 외부 활동을 진행했습니다. 이러한 활동은 단순한 업무를 넘어 유대 관계를 강화하고 행사 전 긍정적인 분위기를 조성했습니다. 축하 파티로 마무리하며 참석자와 연사들은 네트워킹을 하고 핵심 내용을 공유하며 향후 협업 기회를 모색할 기회를 가졌습니다. 팀워크와 동료애의 결합은 YV24를 전문적인 성공으로 이끌었고 모두에게 잊지 못할 경험이 되었습니다.

그림 6. YOLO Vision 2024의 멋진 하루를 축하하는 Ultralytics 팀.

Link to this sectionYOLO Vision AI 혁신과 미래 전망#

YV24는 혁신, 협업, 컴퓨터 비전의 미래에 대한 조망을 한자리에 모았습니다. YOLO11 출시, 흥미로운 패널 토론, AI 하드웨어 및 엣지 솔루션에 대한 논의를 통해, 행사는 비전 AI가 어떻게 차이를 만들 수 있는지, 그리고 AI의 발전에 발맞추어 기술이 어떻게 변화하고 있는지에 초점을 맞추었습니다. 또한 커뮤니티 내 연결을 강화했습니다. 전문가와 애호가들은 아이디어를 공유하고 컴퓨터 비전과 YOLO의 잠재력을 탐구했습니다. 행사는 Ultralytics 후드티를 상품으로 건 즐거운 퀴즈 세션으로 마무리되었으며, 모두가 미래의 YOLO11과 같은 혁신을 기대하게 만들었습니다.

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