포즈 추정을 위한 Ultralytics YOLO26과 다른 Ultralytics YOLO 모델 비교

사람의 자세를 보면 구부정하게 있거나, 앞으로 기대거나, 똑바로 서 있는지 쉽게 알아차릴 수 있습니다. 사람은 신체의 여러 부분이 서로 어떻게 연결되는지 빠르게 이해할 수 있습니다.

이는 일상생활에서 움직임과 신체 언어를 해석하는 방식에 본질적으로 포함되어 있습니다. 그러나 기계의 경우 이러한 시각적 이해가 자동으로 이루어지지 않습니다. 시스템이 움직임과 구조를 인식하도록 가르치려면 이미지를 의미 있는 방식으로 해석할 수 있게 하는 고급 딥러닝 및 컴퓨터 비전 기술이 필요합니다.

특히 포즈 추정은 컴퓨터 비전 모델이 이와 유사한 이해를 구축할 수 있게 하는 비전 AI 기술입니다. 모델은 이미지에서 단순히 객체를 감지하는 대신, 중요한 구조적 랜드마크를 나타내는 키포인트를 예측합니다.

이러한 키포인트는 신체 관절, 동물의 팔다리, 기계 부품 또는 코트의 모서리와 같은 고정된 지점에 해당할 수 있습니다. 시스템은 이러한 지점을 식별하고 추적하여 위치, 정렬 및 움직임을 구조적이고 측정 가능한 방식으로 이해할 수 있습니다.

포즈 추정이 더 많은 실제 시나리오에 적용되면서 모델은 비인체 키포인트, 복잡한 장면 및 사용자 지정 데이터셋을 더욱 효과적으로 처리해야 합니다. 예를 들어 Ultralytics YOLO26과 같은 최신 모델은 포즈 추정과 같은 컴퓨터 비전 작업을 지원하며, 유연성과 전반적인 성능을 향상하도록 설계된 아키텍처 및 학습 개선 사항을 통해 이전 YOLO 포즈 모델을 발전시켰습니다.

그림 1. YOLO로 구현한 포즈 추정 예시 (출처)

이 글에서는 YOLO26-pose를 이전 Ultralytics YOLO 포즈 모델과 비교하고, 복잡한 장면에서 유연성, 수렴 속도 및 성능을 어떻게 개선하는지 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!

포즈 추정이란 무엇인가요?#

Ultralytics YOLO 포즈 모델을 비교하기 전에 컴퓨터 비전의 맥락에서 포즈 추정이 실제로 무엇을 의미하는지 자세히 살펴보겠습니다.

포즈 추정은 이미지 또는 비디오 프레임에서 특정 키포인트를 감지하고 추적하는 데 사용되는 기술입니다. 이러한 키포인트는 사람의 신체 관절, 동물의 팔다리, 기계 부품 또는 장면 내 고정된 기준점과 같은 중요한 구조적 랜드마크를 나타낼 수 있습니다.

그림 2. 인체 포즈 추정을 사용한 작업자 포즈 추정 (출처)

이러한 지점의 좌표를 식별하면 모델은 객체가 어떻게 배치되어 있고 시간이 지남에 따라 어떻게 움직이는지 이해할 수 있습니다. 전체 이미지에 단일 라벨을 할당하는 이미지 분류나 객체 주위에 BBox를 그리는 데 중점을 두는 객체 감지 모델과 달리, 포즈 추정은 구조와 움직임에 대한 더 상세한 공간 정보를 제공합니다.

Ultralytics YOLO26-pose 개요#

YOLO26-pose는 YOLO26n-pose와 같은 경량 옵션부터 YOLO26m-pose, YOLO26l-pose 및 YOLO26x-pose와 같은 대형 모델까지 여러 모델 변형 또는 모델 크기로 제공됩니다. 따라서 팀은 하드웨어와 성능 요구 사항에 따라 속도와 정확성 사이에서 적절한 균형을 선택할 수 있습니다.

Ultralytics는 COCO 데이터셋과 같은 대규모 범용 데이터셋, 특히 인체 포즈 추정을 위한 COCO-Pose(COCO 키포인트) 어노테이션으로 학습된 사전 학습 포즈 모델도 제공합니다. 따라서 처음부터 시작할 필요가 없습니다. 대부분의 경우 팀은 특정 키포인트, 레이아웃 또는 환경에 맞게 자체 데이터셋에서 이러한 모델을 파인튜닝합니다.

일반적으로 이 과정에는 키포인트 좌표와 클래스 라벨을 구조화된 형식으로 정의하는 사용자 지정 어노테이션 파일을 준비하는 작업이 포함됩니다. 이러한 어노테이션은 각 이미지 내의 특정 픽셀 좌표에 키포인트를 매핑하므로, 모델은 학습 중에 정확한 공간적 관계를 학습할 수 있습니다.

사전 학습 모델을 사용하면 학습이 빨라지고, 필요한 데이터가 줄어들며, 프로젝트를 더욱 효율적으로 프로덕션 환경으로 전환할 수 있습니다.

인체 포즈 추정의 실제 적용 사례#

다음은 포즈 추정이 중요한 역할을 하는 실제 사용 사례 중 일부입니다:

• 의료 및 재활: 의료진은 포즈 모델을 사용하여 자세를 평가하고, 회복 과정을 모니터링하며, 물리 치료 중 움직임 패턴을 분석할 수 있습니다.
• 자율 시스템: 드론과 스마트 카메라는 포즈 정보를 사용하여 동적인 장면에서 객체의 방향과 움직임을 더 정확하게 이해할 수 있습니다.
• 직장 안전: 조직은 신체 위치와 반복적인 움직임을 모니터링하여 잠재적인 안전 위험을 식별하는 데 도움을 받을 수 있습니다.
• 피트니스 및 개인 트레이닝: 피트니스 앱은 포즈 추정을 사용하여 운동 자세를 추적하고, 반복 횟수를 세며, 피트니스 튜토리얼 중 유지되는 자세와 움직임에 대한 실시간 피드백을 제공합니다.

그림 3. 포즈 추정은 운동 동작 중 주요 신체 지점을 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다. (출처)

Ultralytics YOLO26의 포즈 추정 지원 살펴보기#

Ultralytics YOLO26은 학습과 배포를 더욱 실용적으로 만들기 위한 업데이트를 통해 이전 Ultralytics YOLO 모델을 발전시켰습니다.

이전 버전과 마찬가지로 통합 프레임워크의 일부로 포즈 추정을 지원합니다. 가장 큰 차이점은 Ultralytics YOLO26이 더 광범위한 실제 사용 사례에서 유연성과 안정성을 높이도록 구축되었다는 점입니다.

그림 4. YOLO26 벤치마킹 (출처)

이전 Ultralytics YOLO 포즈 모델은 주로 사람 포즈 데이터셋의 영향을 받았으며, 이에 따라 이전 방법의 일부가 인체 관절 구조를 중심으로 최적화되었습니다. YOLO26은 이러한 인체 특화 가정을 제거합니다.

그 결과 테니스 코트의 모서리나 기타 사용자 지정 구조적 랜드마크를 감지하는 등 비인체 키포인트에 더 적합합니다. 이는 중요한데, 기본 제공되는 사전 학습 Ultralytics YOLO26-pose 모델은 COCO-pose와 같은 데이터셋으로 학습되며 데이터셋 어노테이션에 정의된 인체 키포인트를 예측하기 때문입니다.

그러나 팀에서 기계 부품, 스포츠 필드 마커 또는 인프라 지점과 같이 다양한 유형의 랜드마크를 감지하려는 경우, 일반적으로 해당 키포인트에 어노테이션이 지정된 사용자 지정 데이터셋으로 모델을 파인튜닝해야 합니다.

Ultralytics YOLO26은 인체 관절 구조에 대한 가정에 종속되지 않으므로 파인튜닝 중에 더욱 효과적으로 적응할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 모델은 사용자 지정 키포인트 레이아웃을 더욱 안정적으로 학습할 수 있으며, 그 결과 고유한 키포인트 구성의 데이터셋에서 검증할 때 평가 지표가 향상됩니다.

Ultralytics YOLO26-pose는 객체의 일부가 가려져 있거나 매우 작은 크기로 나타날 때 키포인트 위치를 더욱 정확하게 추정하도록 설계되었습니다. 멀리 있는 대상, 드론 영상 또는 소형 객체가 포함된 실제 장면에서 이는 이전 포즈 모델보다 더 정확한 키포인트 예측으로 이어질 수 있습니다.

또 다른 중요한 업데이트는 학습 중 사용되는 손실 공식의 개선입니다. 손실 함수는 모델이 학습하면서 실수를 어떻게 수정할지 결정합니다.

Ultralytics YOLO26-pose에서는 이 과정이 더욱 효과적이므로 모델이 더 빠르게 학습하고 더 적은 epoch으로 높은 정확도에 도달할 수 있습니다. 여기서 epoch은 학습 데이터셋 전체를 한 번 통과하는 것을 의미합니다.

전반적으로 YOLO26-pose는 익숙한 워크플로를 유지하면서 비인체 키포인트 지원과 학습 수렴을 명확하게 개선하여 이전 Ultralytics YOLO 포즈 모델을 발전시켰습니다.

YOLO26-pose와 Ultralytics YOLOv5 비교#

Ultralytics YOLO 모델의 초기 버전인 Ultralytics YOLOv5는 주로 객체 감지를 위해 구축되었습니다. YOLOv5는 이후 인스턴스 세그멘테이션을 지원하도록 확장되었지만, 공식 Ultralytics 프레임워크 내에 기본 제공되는 특화 포즈 추정 헤드는 포함하지 않습니다.

키포인트 감지가 필요했던 팀은 일반적으로 별도의 구현이나 사용자 지정 수정을 사용했습니다. Ultralytics YOLO26은 키포인트 예측을 위해 특별히 설계된 전용 아키텍처 헤드와 함께 포즈 추정을 기본 제공 작업으로 포함합니다.

따라서 Ultralytics YOLO26-pose 모델은 감지 및 세그멘테이션과 동일한 통합 워크플로 내에서 학습, 검증 및 배포할 수 있습니다. 구조화된 키포인트 감지에 중점을 둔 프로젝트에서 YOLO26은 기본 포즈 지원과 작업별 아키텍처를 제공하지만, YOLOv5는 이를 기본적으로 제공하지 않습니다.

주요 차이점: YOLO26-pose와 Ultralytics YOLOv8-pose#

Ultralytics YOLOv8은 통합 Ultralytics 프레임워크 내에 기본 포즈 추정을 도입하여 감지 및 세그멘테이션과 동일한 워크플로를 사용해 키포인트 모델을 쉽게 학습하고 배포할 수 있게 했습니다. YOLOv8은 비최대 억제(NMS)를 사용하는 전통적인 후처리 파이프라인에 의존하며, BBox 회귀와 학습에 이전 손실 공식을 사용합니다.

Ultralytics YOLO26은 포즈 추정에 직접 영향을 미치는 아키텍처 및 학습 업데이트를 통해 이러한 기반을 발전시켰습니다. 주요 차이점 중 하나는 엔드투엔드 설계입니다. YOLO26은 추론 중 외부 NMS의 필요성을 제거하여 배포를 간소화하고, 특히 CPU와 엣지 디바이스에서 지연 시간의 일관성을 개선합니다.

또 다른 핵심 개선 사항은 학습 방법론입니다. Ultralytics YOLO26은 업데이트된 손실 전략과 함께 MuSGD 옵티마이저를 도입합니다. 포즈 작업에는 Residual Log-Likelihood Estimation을 통합하여 키포인트 불확실성을 모델링하는 방식을 개선합니다. 이러한 변경 사항을 함께 적용하면 특히 복잡하거나 부분적으로 가려진 장면에서 더 빠른 수렴과 안정적인 키포인트 예측을 얻을 수 있습니다.

간단히 말해 Ultralytics YOLOv8-pose는 강력하고 다용도인 기준 모델을 확립했습니다. YOLO26-pose는 학습 효율성 향상, 가려짐 처리 개선 및 실제 비인체 포즈 애플리케이션에 대한 유연성 확대를 통해 이 기준을 개선합니다.

YOLO26-pose와 Ultralytics YOLO11-pose 비교: 무엇이 개선되었습니까?#

Ultralytics YOLO11은 백본과 특징 추출 레이어를 개선하여 Ultralytics YOLOv8을 발전시켰습니다. FLOPs를 줄이고 파라미터 효율성을 개선했으며, 강력한 실시간 성능을 유지하면서 더 높은 mAP를 제공했습니다. 포즈 작업에서는 더 가벼운 아키텍처로 키포인트 정확도가 향상되었습니다.

YOLO26-pose는 더욱 근본적인 아키텍처 변경을 통해 이러한 발전을 이어갑니다. 간단히 말해 YOLO11은 YOLOv8의 효율성과 정확도를 개선했고, YOLO26은 더 빠른 수렴, 안정적인 추론 및 복잡한 시나리오에서의 포즈 정확도 향상을 목표로 하는 아키텍처 및 학습 업데이트를 통해 이러한 기반을 발전시켰습니다.

포즈 추정에 Ultralytics YOLO26 모델을 사용하기 시작해야 하는 이유는 무엇입니까?#

Ultralytics YOLO 모델 간의 차이점을 살펴보다 보면 YOLO26-pose로 전환해야 할지 궁금할 수 있습니다.

간단히 말해 쉽게 업그레이드할 수 있습니다. 이미 Ultralytics YOLOv8-pose 또는 Ultralytics YOLO11-pose를 사용하고 있다면 YOLO26-pose로 전환할 때 일반적으로 파이프라인을 다시 구축할 필요 없이 모델 버전만 변경하면 됩니다.

동일한 Ultralytics 프레임워크를 유지하면서 비인체 키포인트 지원 개선, 학습 중 더 빠른 수렴 및 가려진 지점 처리 개선의 이점을 얻을 수 있습니다. 대부분의 신규 및 기존 포즈 프로젝트에서 YOLO26-pose로 전환하는 것은 최소한의 마찰로 이러한 개선 사항을 얻을 수 있는 간단한 방법입니다.

또한 YOLO26-pose는 Ultralytics Python 패키지에서 완전히 지원됩니다. 이 패키지는 PyTorch를 기반으로 하며 학습, 검증 및 배포를 간단하게 해줍니다. 모델을 ONNX, TensorRT, OpenVINO, CoreML 및 TFLite와 같은 형식으로 내보낼 수 있으므로 전체 워크플로를 변경하지 않고도 GPU, CPU 및 엣지 디바이스 전반에 더욱 쉽게 배포할 수 있습니다.

핵심 요점#

Ultralytics YOLO26-pose는 특히 비인체 키포인트나 복잡한 장면을 다룰 때 포즈 추정을 더욱 유연하고 안정적으로 만듭니다. 더 빠르게 학습하고, 가려짐을 더 잘 처리하며, 다양한 데이터셋에서 더욱 일관된 결과를 제공합니다. 이미 Ultralytics YOLO 포즈 모델을 사용 중인 팀의 경우 YOLO26은 기존 워크플로를 변경하지 않고도 명확한 개선 사항을 제공합니다.

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