YOLO Vision 2025에서 Ultralytics의 주요 하이라이트!

AI 및 컴퓨터 비전 커뮤니티가 9월 25일 YOLO Vision 2025 (YV25), Ultralytics의 연례 하이브리드 비전 AI 행사에 함께 모였습니다. 런던의 The Pelligon에서 개최되고 전 세계로 스트리밍된 이 행사에는 다양한 연구자, 엔지니어, AI 애호가들이 참여하여 아이디어를 공유하고 Ultralytics YOLO26과 같은 새로운 혁신에 대해 배웠습니다.

올해로 4회째를 맞은 이 행사는 도달 범위와 영향력 측면에서 계속 성장하고 있습니다. YV25 라이브 스트림은 이미 6,800회 이상의 조회 수와 49,000회 이상의 노출을 기록했으며, 시청 시간은 거의 2,000시간에 달했습니다.

YV25는 호스트인 Oisin Lunny의 개회사로 시작되었습니다. 그는 참석자들에게 서로 교류하고, 공유하며, 행사를 최대한 활용할 것을 당부하며 이날의 분위기를 이끌었습니다. 그의 말처럼, “YOLO Vision 2025는 오픈 소스 비전 AI 커뮤니티를 하나로 모아 데이터, 머신러닝, 컴퓨터 비전의 발전에 집중하는 콘퍼런스입니다.”

이 글에서는 제품 출시, 기조연설, 패널 토론, 라이브 데모, 그리고 이날을 특별하게 만든 커뮤니티의 순간을 비롯해 YOLO Vision 2025의 주요 하이라이트를 되돌아봅니다. 지금부터 살펴보겠습니다!

단일 GPU에서 3,000만 달러 규모의 Series A 투자 유치까지#

행사를 앞두고 새로운 제품 출시에 대한 기대감이 높아졌으며, 창립자 겸 CEO인 Glenn Jocher가 이러한 분위기를 이어가며 하루를 시작했습니다.

그는 Ultralytics의 여정을 공유하며, 2020년에는 MacBook에 연결한 단일 1080 Ti에서 실험을 실행했으며 현재는 이러한 설정이 이미 구식이 되었다고 회고했습니다. 이러한 소박한 시작에서 출발한 Ultralytics는 YOLO 모델을 기반으로 매일 수십억 건의 추론이 실행되는 글로벌 커뮤니티로 성장했습니다.

Glenn은 또한 Ultralytics가 최근 $3,000만 달러 규모의 Series A 투자 라운드를 성공적으로 마무리했다고 밝혔습니다. 그는 이번 투자를 통해 팀을 확대하고, 연구를 확장하며, 컴퓨터 비전의 한계를 계속 넓히는 데 필요한 컴퓨팅 리소스를 확보하여 다음 성장 단계를 추진할 수 있다고 설명했습니다.

Ultralytics YOLO26: 더 뛰어나고 빠르며 작은 YOLO 모델#

Glenn은 이어 Ultralytics의 새로운 두 가지 노력을 발표했습니다. 첫 번째는 Ultralytics YOLO 제품군의 최신 모델인 Ultralytics YOLO26으로, 더 높은 정확도를 달성하면서도 크기가 작고 빠르며 효율적으로 설계되었습니다. 두 번째는 데이터, 학습, 배포, 모니터링을 결합하여 컴퓨터 비전 솔루션 구축을 그 어느 때보다 쉽게 만드는 새로운 엔드투엔드 SaaS workspace인 Ultralytics Platform이며, 가까운 시일 내에 발표될 예정입니다.

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

Ultralytics YOLO26은 실제 환경에서 실용성을 유지하면서 성능을 향상하도록 설계되었습니다. 가장 작은 버전은 정확도를 높이면서도 CPU에서 최대 43% 더 빠르게 실행되므로, 모바일 기기부터 대규모 엔터프라이즈 시스템까지 다양한 애플리케이션에 적합합니다. YOLO26은 10월 말까지 공개될 예정입니다.

YOLO26의 주요 기능을 간략히 살펴보겠습니다.

• 간소화된 아키텍처: 이전에는 모델 속도를 저하시켰던 Distribution Focal Loss (DFL) 모듈을 제거했습니다. 이제 Ultralytics YOLO26은 정확도를 저하시키지 않으면서 더욱 효율적으로 실행됩니다.
• 더 빠른 예측: Ultralytics YOLO26은 Non-Maximum Suppression (NMS) 단계를 건너뛸 수 있는 옵션을 도입하여 결과를 더 빠르게 제공하고 실시간 배포를 용이하게 합니다.
• 작은 객체 탐지 성능 향상: 새로운 학습 방법이 안정성을 개선하고 정확도를 크게 높이며, 특히 복잡한 장면에서 작은 세부 사항을 탐지할 때 효과적입니다.
• 더 스마트한 학습: 새로운 MuSGD optimizer는 두 가지 학습 기법의 장점을 결합하여 모델이 더 빠르게 학습하고 더 높은 정확도에 도달하도록 지원합니다.

Ultralytics Platform 미리 보기#

YOLO26을 소개한 후 Glenn은 제품 엔지니어링 총괄인 Prateek Bhatnagar를 초대하여 차기 프로젝트인 Ultralytics Platform을 시연했습니다. 전체 컴퓨터 비전 workflow를 간소화하도록 구축된 이 플랫폼은 데이터셋, annotation, 학습, 배포, 모니터링을 한곳에 통합하는 것을 목표로 합니다.

Prateek은 이를 자동차 튜닝에 비유했습니다. 타이어, 엔진, 변속기를 위해 여러 정비소를 방문하는 대신 모든 작업을 하나의 차고에서 처리하는 것과 같습니다. 이와 마찬가지로 플랫폼은 개발자에게 비전 AI 모델의 전체 lifecycle을 관리할 수 있는 통합 workspace를 제공합니다.

데모에서는 데이터셋 준비를 빠르게 하는 AI 지원 annotation 도구, 전문가와 초보자 모두를 위한 사용자 지정 가능한 학습 옵션, 학습 실행에 대한 실시간 모니터링을 선보였습니다.

엣지 배포에 관한 패널 토론의 인사이트#

YV25의 또 다른 주요 내용은 Oisin Lunny가 진행한 엣지 배포 패널이었습니다. 이 세션에는 Sony Semiconductor Solutions의 Yuki Tsuji, Raspberry Pi의 David Plowman, 그리고 Glenn Jocher가 참여했습니다.

이 토론에서는 AI를 엣지로 이동하면 latency를 줄이고 비용을 낮추며 privacy를 향상하는 방법을 살펴보았습니다. Yuki는 칩에서 직접 추론을 실행할 수 있는 Sony의 IMX500 sensor를 소개했습니다. 한편 David는 Raspberry Pi가 maker 중심의 뿌리에서 대규모 상업용 애플리케이션으로 확장되고 있는 방식에 대해 설명했습니다.

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

패널에서는 개발자들이 직면하는 가장 큰 과제 중 하나인 다양한 기기에서 모델을 원활하게 실행하는 문제도 다루었습니다. 이때 Ultralytics Python package가 중요한 역할을 합니다.

다양한 export 옵션을 제공하므로 학습된 모델을 모바일, 임베디드 시스템 또는 엔터프라이즈 하드웨어의 production 환경으로 쉽게 이동할 수 있습니다. Ultralytics는 모델 변환의 번거로움을 덜어 팀이 호환성 문제와 씨름하는 대신 솔루션 구축에 집중할 수 있도록 지원합니다.

David는 다음과 같이 설명했습니다. “저의 힘든 경험을 통해 모델 변환이 끔찍하다는 것을 알고 있습니다. 다른 사람이 저 대신 해준다면 일이 훨씬 쉬워집니다. 바로 그 점에서 Ultralytics가 사용자에게 가치 있는 무언가를 제공하며 이 과정을 크게 개선하고 있습니다.”

혁신과 AI 하드웨어의 가속화#

AI software의 발전은 하드웨어와 병행하여 이루어지고 있으며, 이 둘이 함께 컴퓨터 비전의 새로운 혁신을 이끌고 있습니다. Ultralytics YOLO와 같은 모델이 정확도를 계속 높이는 동시에, 실제 환경에서의 영향력은 모델이 실행되는 플랫폼에도 달려 있습니다.

예를 들어 Seeed Studio는 Ultralytics YOLO 모델이 사전 탑재된 reCamera 및 XIAO 보드와 같은 모듈형 저비용 하드웨어를 통해 개발자가 prototyping에서 실제 AI 시스템으로 쉽게 전환할 수 있는 방법을 선보였습니다. 이러한 하드웨어와 software의 통합은 진입 장벽을 낮추고 하드웨어 수준의 혁신이 도입을 직접적으로 가속하는 방식을 보여줍니다.

하드웨어와 software의 공동 설계가 새로운 가능성을 열어 주는 방식을 강조한 다른 YV25 기조연설의 주요 내용을 소개합니다.

• 양자화로 큰 폭의 속도 향상: Intel은 양자화를 적용하여 Ultralytics YOLO 모델을 OpenVINO로 변환하면 단 30분 만에 추론 속도가 54 FPS에서 606 FPS로 향상되는 과정을 보여주며 최적화의 강력한 효과를 강조했습니다.
• Full-stack 도구로 엣지 AI 배포의 실용성 향상: NVIDIA는 Jetson devices, TensorRT, Triton Inference Server, DeepStream SDK가 함께 작동하여 고성능 비전 AI를 엣지에 배포하는 과정을 간소화하는 방법을 소개했습니다.
• 개방형 생태계로 prototyping 가속화: AMD는 GPU와 ROCm software stack을 기반으로 구축한 엔드투엔드 플랫폼을 강조했습니다. 이를 통해 개발자는 비용을 관리하면서 prototype에서 deployment까지 신속하게 진행할 수 있습니다.
• 저전력 칩으로 제약이 있는 기기까지 AI 확장: DEEPX는 DX-M1 및 DX-M2 processors를 소개했습니다. 이 프로세서는 5와트 미만에서 수십 TOPS를 제공하여 소형 저전력 시스템에서 고급 추론을 실행할 수 있도록 합니다.

컴퓨터 비전의 최신 동향#

software와 하드웨어가 긴밀하게 협력하며 발전하면서 컴퓨터 비전은 그 어느 때보다 빠르게 진화하고 있습니다. 이러한 병렬적인 발전은 정확도와 속도를 개선할 뿐 아니라 비전 AI를 실제 환경에 배포하는 방식도 형성하고 있습니다. YV25에서 참가자들은 robotics, 엣지 배포, multimodal AI 분야의 전문가들로부터 각기 다른 관점에서 업계의 향방에 대한 이야기를 들을 수 있었습니다.

예를 들어 D-Robotics의 Michael Hart는 기조연설에서 Ultralytics YOLO 모델을 소형 임베디드 AI vision module인 RDK X5 board와 결합하면 로봇이 고급 비전 모델을 실시간으로 실행할 수 있는 방법을 시연했습니다. 그의 라이브 데모는 robotics가 연구실 실험에서 실용적인 AI 기반 시스템으로 발전하며 얼마나 큰 진전을 이루었는지 보여주었습니다.

그림 3. Michael Hart는 오늘날의 AI 탑재 로봇이 컴퓨터 비전에 의존하는 방식을 설명했습니다.

마찬가지로 Axelera AI의 Alexis Crowell과 Steven Hunsche는 비전 AI를 엣지에 배포할 때의 과제와 기회를 강조했습니다. 이들은 라이브 데모를 통해 Axelera AI의 Metis AI Processing Units (AIPUs)가 RISC-V와 digital in-memory compute를 결합하여 매우 낮은 전력으로 높은 성능을 제공하는 방식을 설명했습니다. M.2 및 PCIe와 같은 익숙한 form factor로 제공되는 이 플랫폼의 하드웨어와 software 공동 설계는 엣지 AI의 확장을 실용적이고 효율적으로 만듭니다.

또 다른 세션에서는 Hugging Face의 Merve Noyan이 모델이 vision을 text, audio 및 기타 입력과 결합하는 multimodal AI의 부상에 대해 살펴보았습니다. 그녀는 문서 분석부터 embodied agents까지 다양한 use case를 소개하며 오픈 소스 혁신이 AI 도입을 가속하고 있다고 강조했습니다.

기술 발전과 인간의 가치 사이의 균형#

YV25에는 영감을 주는 거시적인 주제의 강연뿐 아니라 실용적인 세션도 포함되었습니다. Lightning AI의 Jiri Borovec는 PyTorch Lightning과 multi-GPU support를 사용하여 Ultralytics YOLO 모델을 학습하고 fine-tune하는 방법을 직접 보여주는 walkthrough를 진행했습니다.

그는 code example을 단계별로 설명하고 오픈 소스 도구, 명확한 documentation, 유연한 framework가 개발자가 학습을 확장하고 모든 단계를 검증하며 workflow를 각자의 프로젝트에 맞게 조정하는 데 어떻게 도움을 주는지 강조했습니다. 이는 컴퓨터 비전에서 실질적인 진전을 이루기 위해 커뮤니티와 접근 가능한 tooling이 얼마나 중요한지 다시 한번 일깨워 주었습니다.

반면, 연사들은 청중에게 사회에서 AI가 담당하는 더 광범위한 역할을 생각해 보도록 촉구했습니다. The Futures Agency의 futurist이자 humanist, CEO인 Gerd Leonhard는 기조연설에서 “기술은 우리가 사용하기 전까지 도덕적으로 중립적입니다”라고 주장하며, 진정한 질문은 AI가 무엇을 할 수 있는지만이 아니라 무엇을 해야 하는지라고 강조했습니다. 그는 reductionism과 truthlessness 같은 함정에 빠지지 않도록 경고하고, 인류의 장기적인 이익에 진정으로 기여하는 AI를 촉구했습니다.

그림 4. 인간 중심성을 유지하면서 AI 솔루션을 구축하는 방법에 대한 생각을 공유하는 Gerd Leonhard.

이러한 책임에 대한 초점은 University of Oxford의 Carissa Véliz와 함께한 fireside chat에서도 이어졌으며, 그녀는 privacy와 security를 강조했습니다. 그녀는 오픈 소스 커뮤니티가 code를 점검하고 개선하는 데 필수적이며 ethics와 design은 분리될 수 없다고 지적했습니다. 그녀의 메시지는 분명했습니다. 개발자는 오용을 예측하고 인간의 존엄성과 사회적 well-being을 최우선으로 하는 시스템을 구축해야 합니다.

YV25 런던 networking#

강연과 데모를 넘어 YV25는 사람들이 교류할 수 있는 자리도 마련했습니다. coffee break와 점심시간에 참석자들은 서로 어울리고 경험을 공유하며 접근 방식을 비교하고 새로운 협업을 시작했습니다.

Ultralytics team에게도 직접 만나 교류할 수 있는 좋은 기회였습니다. 구성원들이 전 세계에 흩어져 있는 만큼, 이러한 순간은 유대감을 강화하고 함께 이룬 발전을 기념하는 데 도움이 됩니다.

그림 5. YOLO Vision 2025에서 뜻깊은 하루를 마무리하는 Ultralytics team.

하루는 after-party로 마무리되었으며, 참가자들은 휴식을 취하고 networking을 이어갈 수 있었습니다. 이는 비전 AI 혁신의 다음 장을 돌아보고 재충전하며 기대하는 시간이었습니다.

함께 비전 AI의 한계를 넓히다#

YOLO Vision 2025는 아이디어, 혁신, 커뮤니티를 기념하는 행사였습니다. Ultralytics YOLO26의 출시가 무대를 열었고, 이어진 엣지 배포 및 인간 중심 AI에 관한 흥미로운 강연은 비전 AI의 빠른 발전과 세상에 미치는 영향력의 확대를 조명했습니다.

기조 세션 외에도 이 행사는 사람들을 하나로 모았습니다. 연구자, 개발자, 애호가들은 경험을 공유하고 의미 있는 대화를 나누며 미래의 새로운 가능성을 탐색했습니다. 참가자들이 Ultralytics YOLO 모델과 컴퓨터 비전의 미래에 기대감을 안고 행사는 성공적으로 마무리되었습니다.

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