Ultralytics가 전하는 YOLO Vision 2025의 핵심 하이라이트!

AI 및 컴퓨터 비전 커뮤니티가 9월 25일, Ultralytics의 연례 하이브리드 비전 AI 행사인 YOLO Vision 2025 (YV25)를 위해 한자리에 모였습니다. 런던 The Pelligon에서 개최되어 전 세계로 스트리밍된 이 행사는 다양한 연구자, 엔지니어, AI 애호가들이 모여 아이디어를 공유하고 Ultralytics YOLO26과 같은 새로운 혁신에 대해 배울 수 있는 장이 되었습니다.

4회째를 맞이한 이 행사는 도달 범위와 영향력 면에서 지속적으로 성장해 왔습니다. YV25 라이브 스트림은 이미 6,800회 이상의 조회수와 49,000회 이상의 노출을 기록했으며, 거의 2,000시간에 달하는 시청 시간을 달성했습니다.

YV25는 행사의 사회자인 Oisin Lunny의 오프닝 멘트로 시작되었습니다. 그는 참석자들이 서로 교류하고 공유하며 행사를 최대한 활용할 것을 독려하며 행사의 분위기를 조성했습니다. 그가 언급했듯이 "YOLO Vision 2025는 데이터, 머신러닝, 컴퓨터 비전 분야의 발전에 집중하기 위해 오픈소스 비전 AI 커뮤니티를 하나로 모으는 컨퍼런스입니다."

본 기사에서는 제품 출시, 기조연설, 패널 토론, 라이브 데모, 그리고 이날을 특별하게 만든 커뮤니티의 순간들을 포함하여 YOLO Vision 2025의 주요 하이라이트를 정리합니다. 시작해 보겠습니다!

Link to this section단일 GPU에서 3천만 달러 규모의 시리즈 A 펀딩까지#

행사 전부터 신제품 출시에 대한 많은 기대감이 있었으며, Ultralytics의 설립자 겸 CEO인 Glenn Jocher는 그 열기를 바탕으로 행사의 시작을 열었습니다.

그는 Ultralytics의 여정을 공유하며, 2020년에 자신의 MacBook에 연결된 단일 1080 Ti로 실험을 수행했던 시절을 회상했습니다. 지금은 구식이 된 그 설정에서 시작하여, Ultralytics는 이제 YOLO 모델을 통해 매일 수십억 건의 추론을 수행하는 글로벌 커뮤니티로 성장했습니다.

또한 Glenn은 최근 Ultralytics가 성공적으로 유치한 3천만 달러 규모의 시리즈 A 펀딩에 대해 이야기했습니다. 그는 이 투자가 팀 규모 확장, 연구 확대, 그리고 컴퓨터 비전의 한계를 계속해서 넓혀나가는 데 필요한 컴퓨팅 자원을 확보함으로써 다음 단계의 성장을 이끌어갈 것이라고 설명했습니다.

Link to this sectionUltralytics YOLO26: 더 나은, 더 빠른, 더 작은 YOLO 모델#

Glenn은 Ultralytics의 두 가지 새로운 노력을 발표했습니다. 첫 번째는 Ultralytics YOLO 가족의 최신 모델인 Ultralytics YOLO26으로, 더 작고 빠르며 효율적이면서도 훨씬 높은 정확도를 달성하도록 설계되었습니다. 두 번째는 Ultralytics Platform으로, 데이터, 학습, 배포 및 모니터링을 결합하여 컴퓨터 비전 솔루션 구축을 그 어느 때보다 쉽게 만들어주는 새로운 엔드투엔드 SaaS 워크스페이스이며 조만간 발표될 예정입니다.

그림 1. YOLO Vision 2025 무대에서 Ultralytics YOLO26을 발표하는 Glenn Jocher.

YOLO26은 실무 환경에서도 실용성을 유지하면서 성능을 한 단계 더 끌어올리도록 구축되었습니다. 가장 작은 버전은 CPU에서 최대 43% 더 빠르게 실행되면서도 정확도를 향상시켜 모바일 기기부터 대규모 엔터프라이즈 시스템까지 다양한 애플리케이션에 적합합니다. YOLO26은 10월 말까지 공개될 예정입니다.

YOLO26의 주요 기능을 간단히 살펴보겠습니다:

• 간소화된 아키텍처: 이전에 모델 속도를 저하시키던 DFL(Distribution Focal Loss) 모듈이 제거되었습니다. 이제 YOLO26은 정확도 저하 없이 더 효율적으로 실행됩니다.
• 더 빠른 예측: YOLO26은 NMS(Non-Maximum Suppression) 단계를 건너뛸 수 있는 옵션을 도입하여 더 빠르게 결과를 제공하고 실시간 배포를 용이하게 합니다.
• 작은 객체 탐지 성능 향상: 새로운 학습 방법은 안정성을 개선하고 특히 복잡한 장면에서 작은 세부 사항을 탐지할 때 정확도를 크게 높여줍니다.
• 더 똑똑한 학습: 새로운 MuSGD 옵티마이저는 두 가지 학습 기술의 강점을 결합하여 모델이 더 빠르게 학습하고 더 높은 정확도에 도달하도록 돕습니다.

Link to this sectionUltralytics 플랫폼 첫 공개#

YOLO26 소개 후, Glenn은 제품 엔지니어링 책임자인 Prateek Bhatnagar를 초청하여 다음 프로젝트인 Ultralytics Platform을 시연했습니다. 전체 컴퓨터 비전 워크플로우를 간소화하기 위해 구축된 이 플랫폼은 데이터셋, 어노테이션, 학습, 배포 및 모니터링을 한곳으로 통합하는 것을 목표로 합니다.

Prateek은 이를 자동차 튜닝에 비유했습니다. 타이어, 엔진, 변속기를 위해 여러 정비소를 방문하는 대신 모든 작업이 하나의 정비소에서 이루어지는 것과 같습니다. 같은 방식으로, 이 플랫폼은 개발자에게 비전 AI 모델의 전체 수명 주기를 관리할 수 있는 통합 워크스페이스를 제공합니다.

이 데모에서는 데이터셋 준비 속도를 높이는 AI 지원 어노테이션 도구, 전문가와 초보자 모두를 위한 맞춤형 학습 옵션, 학습 실행에 대한 실시간 모니터링 기능을 선보였습니다.

Link to this section엣지 배포에 관한 패널 토론에서의 통찰력#

YV25의 또 다른 하이라이트는 Oisin Lunny가 진행한 엣지 배포에 관한 패널 토론이었습니다. 이 세션에는 Sony Semiconductor Solutions의 Yuki Tsuji, Raspberry Pi의 David Plowman, 그리고 Glenn Jocher가 참여했습니다.

이 토론에서는 AI를 엣지로 옮기는 것이 어떻게 지연 시간을 줄이고 비용을 절감하며 프라이버시를 개선하는지 살펴보았습니다. Yuki는 칩에서 직접 추론을 실행할 수 있는 Sony의 IMX500 센서를 선보였습니다. 한편 David는 Raspberry Pi가 메이커들의 기반에서 대규모 상업용 애플리케이션으로 확장하고 있는 방식에 대해 이야기했습니다.

그림 2. Oisin Lunny, Yuki Tsuji, David Plowman, Glenn Jocher가 참여한 엣지 배포 패널 토론.

패널 토론에서는 개발자들이 겪는 가장 큰 난관 중 하나인 '서로 다른 장치에서 모델이 원활하게 실행되도록 하는 것'에 대해서도 다루었습니다. 바로 이 지점에서 Ultralytics Python 패키지가 핵심적인 역할을 합니다.

광범위한 내보내기 옵션을 통해 학습된 모델을 모바일, 임베디드 시스템 또는 엔터프라이즈 하드웨어에서 쉽게 프로덕션 환경으로 배포할 수 있습니다. 모델 변환의 번거로움을 해결함으로써 Ultralytics는 팀이 호환성 문제와 씨름하는 대신 솔루션 구축에 집중할 수 있도록 돕습니다.

David가 설명했듯이, "저는 뼈아픈 경험을 통해 모델 변환 작업이 얼마나 끔찍한지 잘 알고 있습니다. 누군가 대신 해준다면 삶이 훨씬 수월해지겠죠. 바로 그 부분에서 Ultralytics는 정말로 상황을 개선하고 있으며 사용자들에게 가치 있는 무언가를 제공하고 있습니다."

Link to this section혁신과 AI 하드웨어 가속#

AI 소프트웨어의 발전은 하드웨어와 병행하여 일어나고 있으며, 이 둘이 함께 컴퓨터 비전 분야의 새로운 혁신을 주도하고 있습니다. Ultralytics YOLO와 같은 모델이 계속해서 정확도를 높이는 동안, 실제적인 영향력은 모델이 구동되는 플랫폼에 달려 있습니다.

예를 들어, Seeed Studio는 Ultralytics YOLO 모델이 사전 로드된 reCamera 및 XIAO 보드와 같은 모듈형 저비용 하드웨어가 개발자들이 프로토타이핑에서 실제 AI 시스템으로 얼마나 쉽게 전환할 수 있는지 보여주었습니다. 이러한 하드웨어-소프트웨어 통합은 진입 장벽을 낮추고, 하드웨어 수준의 혁신이 어떻게 도입을 직접적으로 가속화하는지 보여줍니다.

하드웨어-소프트웨어 공동 설계가 새로운 가능성을 열어가고 있음을 강조한 YV25 기조연설의 핵심 내용들은 다음과 같습니다:

• 양자화로 인한 속도 향상: Intel은 Ultralytics YOLO 모델을 양자화와 함께 OpenVINO로 변환하여 단 30분 만에 추론 성능을 54 FPS에서 606 FPS로 향상시킨 사례를 통해 최적화의 강력함을 보여주었습니다.
• 풀스택 도구로 엣지 AI 배포 실현: NVIDIA는 Jetson 장치, TensorRT, Triton Inference Server, 그리고 DeepStream SDK가 어떻게 함께 작동하여 고성능 비전 AI를 엣지에 배포하는 과정을 간소화하는지 강조했습니다.
• 개방형 생태계의 프로토타이핑 가속: AMD는 GPU와 ROCm 소프트웨어 스택을 기반으로 구축된 자사의 엔드투엔드 플랫폼이 비용을 제어하면서 프로토타입에서 배포까지 빠르게 이동할 수 있도록 돕는 방식을 강조했습니다.
• 저전력 칩으로 제약이 있는 장치에 AI 확장: DEEPX는 5와트 미만에서 수십 TOPS를 제공하는 DX-M1 및 DX-M2 프로세서를 선보여 콤팩트하고 전력 제한이 있는 시스템에서 고급 추론을 가능하게 했습니다.

Link to this section컴퓨터 비전의 최근 트렌드#

소프트웨어와 하드웨어의 발전이 서로 협력함에 따라 컴퓨터 비전은 그 어느 때보다 빠르게 진화하고 있습니다. 이러한 병렬적인 발전은 단순히 정확도와 속도를 개선할 뿐만 아니라, 비전 AI가 현실 세계에 배포되는 방식을 바꾸고 있습니다. YV25에서 참가자들은 로봇 공학, 엣지 배포, 멀티모달 AI 분야의 전문가들로부터 해당 분야가 나아갈 방향에 대한 다양한 관점을 들을 기회를 가졌습니다.

예를 들어, D-Robotics의 Michael Hart는 기조연설에서 Ultralytics YOLO 모델과 자사의 콤팩트한 RDK X5 보드(소형 임베디드 AI 비전 모듈)를 결합하여 로봇이 실시간으로 고급 비전 모델을 실행할 수 있게 하는 방법을 시연했습니다. 그의 라이브 데모는 로봇 공학이 실험실 수준에서 벗어나 실제 AI 기반 시스템으로 얼마나 발전했는지 보여주었습니다.

그림 3. Michael Hart는 오늘날의 AI 기반 로봇이 컴퓨터 비전에 얼마나 의존하고 있는지 강조했습니다.

비슷하게 Axelera AI의 Alexis Crowell과 Steven Hunsche는 엣지에서 비전 AI를 배포할 때의 도전과 기회에 대해 강조했습니다. 라이브 데모를 통해 그들은 Axelera AI의 Metis AI Processing Units (AIPUs)가 어떻게 RISC-V와 디지털 메모리 내 연산(in-memory compute)을 결합하여 매우 낮은 전력으로 고성능을 제공하는지 설명했습니다. M.2 및 PCIe와 같은 익숙한 폼 팩터로 제공되는 이 플랫폼의 하드웨어-소프트웨어 공동 설계는 엣지 AI 확장을 실용적이고 효율적으로 만듭니다.

또 다른 세션에서는 Hugging Face의 Merve Noyan이 모델이 비전과 텍스트, 오디오 및 기타 입력을 결합하는 멀티모달 AI의 부상을 탐구했습니다. 그녀는 문서 분석부터 구체화된 에이전트(embodied agents)에 이르는 다양한 사용 사례를 다루며, 오픈소스 혁신이 어떻게 AI 도입을 가속화하고 있는지 강조했습니다.

Link to this section기술적 진보와 인간적 가치의 균형#

YV25는 영감을 주는 거시적인 담론들뿐만 아니라 매우 실용적인 세션들도 포함했습니다. Lightning AI의 Jiri Borovec은 PyTorch Lightning과 멀티 GPU 지원을 사용하여 Ultralytics YOLO 모델을 학습 및 미세 조정하는 방법을 보여주는 실습 과정을 진행했습니다.

그는 코드 예제를 살펴보고 오픈소스 도구, 명확한 문서, 유연한 프레임워크가 어떻게 개발자들이 학습을 확장하고 각 단계를 검증하며 자신의 프로젝트에 워크플로우를 적응시키기 쉽게 만드는지 강조했습니다. 이는 컴퓨터 비전의 실질적인 발전을 위해 커뮤니티와 접근성 높은 도구가 얼마나 중요한지 상기시켜 주었습니다.

다른 측면에서, 연사들은 청중들에게 AI가 사회에서 차지하는 보다 폭넓은 역할에 대해 생각해보기를 촉구했습니다. 미래학자이자 인본주의자이며 The Futures Agency의 CEO인 Gerd Leonhard는 기조연설에서 "기술은 우리가 그것을 사용하기 전까지는 도덕적으로 중립적입니다"라고 주장하며, 진정한 질문은 AI가 무엇을 할 수 있는지가 아니라 무엇을 해야 하는지에 있다고 강조했습니다. 그는 환원주의와 진실의 부재와 같은 함정에 빠지는 것을 경계하고, 인류의 장기적인 이익을 진정으로 위하는 AI를 요구했습니다.

그림 4. Gerd Leonhard가 인간 중심을 유지하면서 AI 솔루션을 구축하는 것에 대한 생각을 공유하고 있습니다.

이러한 책임에 대한 초점은 옥스퍼드 대학교의 Carissa Véliz와 함께한 대담에서도 이어졌으며, 그녀는 프라이버시와 보안을 강조했습니다. 그녀는 코드를 검토하고 개선하는 데 오픈소스 커뮤니티가 필수적이며, 윤리와 설계는 분리할 수 없다고 지적했습니다. 그녀의 메시지는 명확했습니다. 개발자들은 오남용을 예상하고 인간의 존엄성과 사회적 복지를 최우선으로 생각하는 시스템을 구축해야 한다는 것입니다.

Link to this section런던 YV25에서의 네트워킹#

발표와 데모를 넘어, YV25는 사람들이 교류할 수 있는 공간도 마련했습니다. 커피 브레이크와 점심시간 동안 참석자들은 서로 어울리고 경험을 나누며 접근 방식을 비교하고 새로운 협력을 모색했습니다.

Ultralytics 팀에게도 이는 직접 만날 수 있는 좋은 기회였습니다. 전 세계에 흩어져 있는 팀원들이 이러한 순간을 통해 유대감을 강화하고 함께 발전을 축하할 수 있었습니다.

그림 5. YOLO Vision 2025에서의 영감 가득한 하루를 마무리하는 Ultralytics 팀.

행사는 애프터 파티로 마무리되었으며, 참가자들은 휴식을 취하며 네트워킹을 이어갈 기회를 가졌습니다. 비전 AI 혁신의 다음 챕터를 내다보며 성찰하고 재충전할 수 있는 순간이었습니다.

Link to this section함께 비전 AI의 한계를 넓혀가기#

YOLO Vision 2025는 아이디어, 혁신, 그리고 커뮤니티를 위한 축제의 장이었습니다. Ultralytics YOLO26의 출시는 서막을 열었고, 이어지는 엣지 배포 및 인간 중심 AI에 대한 흥미로운 발표들은 비전 AI의 빠른 발전과 세계에 미치는 영향력이 커지고 있음을 잘 보여주었습니다.

기조연설 세션 외에도 이 행사는 사람들을 하나로 모았습니다. 연구자, 개발자, 애호가들은 경험을 공유하고 의미 있는 대화를 촉발하며 미래를 위한 새로운 가능성을 탐색했습니다. 행사는 Ultralytics YOLO 모델과 컴퓨터 비전의 미래에 대해 열광하는 참가자들과 함께 성공적으로 막을 내렸습니다.

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