YOLO12 설명: 실제 애플리케이션 및 사용 사례

컴퓨터 비전은 기계가 이미지와 동영상을 이해하도록 돕는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. AI 연구자와 개발자들이 끊임없이 한계를 뛰어넘기 때문에 놀라운 속도로 발전하고 있는 분야입니다. AI 커뮤니티는 항상 더 빠르고, 더 똑똑하고, 더 효율적인 모델을 만드는 것을 목표로 삼고 있습니다. 가장 최근의 혁신 중 하나는 2025년 2월 18일에 출시된 YOLO (You Only Look Once) 모델 시리즈에 새로 추가된 YOLO12입니다.

YOLO12는 SUNY(뉴욕 주립 대학교) 버팔로 캠퍼스 및 중국 과학원 대학교의 연구원들이 개발했습니다. YOLO12는 새로운 접근 방식으로 주의 집중 메커니즘을 도입하여 모델이 모든 것을 동일하게 처리하는 대신 이미지에서 가장 중요한 부분에 집중할 수 있도록 합니다. 

또한 더 적은 메모리를 사용하면서 처리 속도를 높이는 기술인 FlashAttention과 인간이 자연스럽게 중앙 객체에 집중하는 방식을 모방하도록 설계된 영역 주의 메커니즘이 특징입니다.

이러한 개선으로 YOLO12n은 YOLOv10n보다 2.1% 더 정확하고 YOLO12m은 YOLO11m보다 +1.0% 더 정확합니다. 그러나 여기에는 절충점이 있습니다. YOLO12n은 YOLOv10n보다 9% 더 느리고 YOLO12m은 YOLO11m보다 3% 더 느립니다.

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이번 글에서는 YOLO12를 차별화하는 요소, 이전 버전과의 비교, 그리고 적용 분야에 대해 살펴보겠습니다.

YOLO12 출시 로드맵

YOLO 모델 시리즈는 실시간 객체 감지를 위해 설계된 컴퓨터 비전 모델 모음으로, 이미지와 동영상에서 객체를 빠르게 식별하고 위치를 찾을 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 각 버전은 속도, 정확성, 효율성 측면에서 개선되었습니다.

예를 들어 Ultralytics YOLOv5는 빠르고 쉽게 사용자 지정 교육 및 배포가 가능하여 2020년에 출시되어 널리 사용되었습니다. 나중에 Ultralytics YOLOv8 은 인스턴스 세분화 및 객체 추적과 같은 컴퓨터 비전 작업을 추가로 지원하여 이를 개선했습니다. 

최근에는 Ultralytics YOLO11 은 속도와 정확도 사이의 균형을 유지하면서 실시간 처리를 개선하는 데 중점을 두었습니다. 예를 들어, YOLO11m은 YOLOv8m 파라미터 수가 22% 더 적으면서도 객체 감지 모델을 평가하는 데 널리 사용되는 벤치마크인 COCO 데이터 세트에서 더 나은 감지 성능을 제공했습니다.

이러한 발전을 바탕으로 YOLO12는 시각 정보를 처리하는 방식에 변화를 가져왔습니다. 이미지의 모든 부분을 동일하게 취급하는 대신 가장 관련성이 높은 영역의 우선 순위를 지정하여 감지 정확도를 향상시킵니다. 간단히 말해서 YOLO12는 이전 개선 사항을 기반으로 하면서도 더 정확해지는 것을 목표로 합니다.

YOLO12의 주요 기능

YOLO12는 실시간 처리 속도를 그대로 유지하면서 컴퓨터 비전 작업을 향상시키는 몇 가지 개선 사항을 도입했습니다. 다음은 YOLO12의 주요 기능에 대한 개요입니다.

• 어텐션 중심 아키텍처: YOLO12는 이미지의 모든 부분을 동일하게 취급하는 대신 가장 중요한 영역에 집중합니다. 이를 통해 정확도가 향상되고 불필요한 처리가 줄어들어 복잡한 이미지에서도 탐지가 더 선명하고 효율적으로 이루어집니다.
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• FlashAttention: YOLO12는 메모리 사용량을 줄이면서 이미지 분석 속도를 높입니다. 메모리 효율적인 알고리즘인 FlashAttention을 통해 데이터 처리를 최적화하여 하드웨어 부담을 줄이고 실시간 작업을 더 원활하고 안정적으로 만듭니다.
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• R-ELAN(Residual Efficient Layer Aggregation Networks): YOLO12는 R-ELAN을 사용하여 레이어를 보다 효율적으로 구성하여 모델이 데이터를 처리하고 학습하는 방식을 개선합니다. 이를 통해 훈련이 더욱 안정화되고, 객체 인식이 더욱 선명해지며, 컴퓨팅 요구 사항이 낮아져 다양한 환경에서 효율적으로 실행됩니다.

이러한 기능이 실생활에서 어떻게 작동하는지 이해하려면 쇼핑몰을 예로 들어보세요. YOLO12는 쇼핑객을 track , 화분이나 홍보 간판과 같은 매장 장식을 식별하고, 잘못 배치되거나 버려진 상품을 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 

주의 집중 아키텍처는 가장 중요한 세부 사항에 집중하는 데 도움이 되며, FlashAttention은 시스템에 과부하를 주지 않으면서 모든 것을 신속하게 처리합니다. 이를 통해 쇼핑몰 운영자는 보안을 강화하고, 매장 레이아웃을 구성하고, 전반적인 쇼핑 경험을 향상시킬 수 있습니다.

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그러나 YOLO12에도 고려해야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다.

• 더 느린 훈련 시간: 구조상 YOLO12는 YOLO11 비해 더 많은 교육 시간이 필요합니다.
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• 내보내기 문제: 일부 사용자는 YOLOv12 모델을 내보낼 때, 특히 특정 배포 환경에 통합할 때 어려움을 겪을 수 있습니다.

YOLO12의 성능 벤치마크 이해

YOLO12는 다양한 요구 사항에 최적화된 여러 가지 변형으로 제공됩니다. 소형 버전(nano 및 small)은 속도와 효율성을 우선시하므로 모바일 장치 및 에지 컴퓨팅에 적합합니다. 중간 및 대형 버전은 속도와 정확도 사이의 균형을 유지하며, YOLO12x(extra large)는 산업 자동화, 의료 영상 및 고급 감시 시스템과 같은 고정밀 애플리케이션을 위해 설계되었습니다.

이러한 변형을 통해 YOLO12는 모델 크기에 따라 다양한 수준의 성능을 제공합니다. 벤치마크 테스트에 따르면 YOLO12의 특정 변형은 정확도 면에서 YOLOv10 YOLO11 능가하며 평균 평균 정밀도mAP가 더 높은 것으로 나타났습니다. 

그러나 YOLO12m, YOLO12l, YOLO12x와 같은 일부 모델은 YOLO11 이미지를 느리게 처리하여 감지 정확도와 속도 간에 상충되는 모습을 보입니다. 그럼에도 불구하고 YOLO12는 다른 많은 모델보다 더 적은 수의 매개변수를 필요로 하지만 여전히 YOLO11 더 많은 매개변수를 사용하므로 효율적입니다. 따라서 원시 속도보다 정확도가 더 중요한 애플리케이션에 적합한 선택입니다.

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Ultralytics Python 패키지를 통해 YOLO12 사용

YOLO12는 Ultralytics Python 패키지로 지원되며 사용이 간편해 초보자부터 전문가까지 누구나 쉽게 이용할 수 있습니다. 사용자는 몇 줄의 코드만으로 사전 학습된 모델을 로드하고 이미지와 비디오에서 다양한 컴퓨터 비전 작업을 실행하며 사용자 지정 데이터 세트에 대해 YOLO12를 학습시킬 수 있습니다. Ultralytics Python 패키지는 프로세스를 간소화하여 복잡한 설정 단계가 필요하지 않습니다.

예를 들어 객체 탐지를 위해 YOLO12를 사용하는 단계는 다음과 같습니다.

• Ultralytics 패키지를 설치합니다: 먼저, YOLO12를 효율적으로 실행하는 데 필요한 도구를 제공하는 Ultralytics Python 패키지를 설치합니다. 이렇게 하면 모든 종속성이 올바르게 설정됩니다.
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• 사전 훈련된 YOLO12 모델 로드: 작업에 필요한 정확도와 속도 수준에 따라 적절한 YOLO12 변형(nano, small, medium, large 또는 extra large)을 선택하십시오.
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• 이미지 또는 비디오 제공: 분석할 이미지 또는 비디오 파일을 입력합니다. YOLO12는 실시간 감지를 위해 라이브 비디오 피드를 처리할 수도 있습니다.
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• 탐지 프로세스 실행: 모델은 시각적 데이터를 스캔하여 객체를 식별하고 경계 상자를 배치합니다. 또한, 탐지된 각 객체에 예측 클래스 및 신뢰도 점수를 레이블링합니다.
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• 감지 설정 조정: 신뢰도 임계값과 같은 파라미터를 수정하여 감지 정확도와 성능을 미세 조정할 수도 있습니다.
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• 결과 저장 또는 사용: 탐지된 객체를 포함하는 처리된 이미지 또는 비디오를 저장하거나 추가 분석, 자동화 또는 의사 결정을 위해 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.

이러한 단계를 통해 YOLO12는 감시 및 소매 추적에서 의료 영상 및 자율 주행 차량에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 쉽게 사용할 수 있습니다.

실용적인 YOLO12 응용

YOLO12는 객체 감지, 인스턴스 분할, 이미지 분류, 자세 추정 및 OBB(Oriented Object Detection)를 지원하므로 다양한 실제 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다. 

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그러나 앞서 논의한 바와 같이 YOLO12 모델은 속도보다 정확성을 우선시하므로 이전 버전에 비해 이미지를 처리하는 데 약간 더 오래 걸립니다. 이러한 절충은 YOLO12를 실시간 속도보다 정밀도가 더 중요한 애플리케이션에 이상적으로 만듭니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 의료 영상: YOLO12는 엑스레이와 MRI에서 종양이나 이상을 높은 정확도로 detect 맞춤 학습할 수 있어 진단을 위해 정밀한 영상 분석이 필요한 의사 및 방사선 전문의에게 유용한 도구입니다.
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• 제조업의 품질 관리: 생산 과정에서 제품 결함을 식별하는 데 도움이 되어 고품질 품목만 시장에 출시되도록 하는 동시에 폐기물을 줄이고 효율성을 개선할 수 있습니다.
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• 법의학적 분석: 법 집행 기관은 YOLO12를 미세 조정하여 감시 영상을 분석하고 증거를 수집할 수 있습니다. 범죄 수사에서는 핵심 세부 사항을 식별하는 데 정확성이 중요합니다.
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• 정밀 농업: 농부들은 YOLO12를 사용하여 작물의 건강을 분석하고, 질병이나 해충의 침입을 detect , 토양 상태를 모니터링할 수 있습니다. 정확한 평가는 농업 전략을 최적화하여 수확량과 자원 관리를 개선하는 데 도움이 됩니다.

YOLO12 시작하기

YOLO12를 실행하기 전에 시스템이 필요한 요구 사항을 충족하는지 확인하는 것이 중요합니다.

기술적으로 YOLO12는 모든 전용 GPU (그래픽 처리 장치)에서 실행할 수 있습니다. 기본적으로 플래시어텐션이 필요하지 않으므로 플래시어텐션 없이도 대부분의 GPU 시스템에서 작동할 수 있습니다. 하지만 플래시어텐션을 활성화하면 속도 저하를 방지하고 메모리 사용량을 줄이며 처리 효율성을 개선할 수 있으므로 대용량 데이터 세트나 고해상도 이미지로 작업할 때 특히 유용할 수 있습니다. 

플래시어텐션을 사용하려면 다음 시리즈 중 하나의 NVIDIA GPU 필요합니다: Turing(T4, Quadro RTX), Ampere(RTX 30 시리즈, A30, A40, A100), Ada Lovelace(RTX 40 시리즈) 또는 Hopper(H100, H200).

사용성과 접근성을 염두에 두고 설치가 기술적으로 상당히 복잡할 수 있기 때문에 Ultralytics Python 패키지는 아직 FlashAttention 추론을 지원하지 않습니다. YOLO12를 시작하고 성능을 최적화하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 공식 Ultralytics 설명서를 참조하세요.

주요 내용

컴퓨터 비전이 발전함에 따라 모델이 더욱 정확하고 효율적으로 변모하고 있습니다. YOLO12는 주의 집중 처리 및 FlashAttention을 통해 객체 감지, 인스턴스 분할 및 이미지 분류와 같은 컴퓨터 비전 작업을 개선하여 메모리 사용을 최적화하면서 정확도를 향상시킵니다.

동시에 컴퓨터 비전은 그 어느 때보다 더 쉽게 접근할 수 있습니다. YOLO12는 속도보다 정확성에 중점을 둔 Ultralytics Python 패키지를 통해 쉽게 사용할 수 있으며, 정밀도가 중요한 의료 영상, 산업 검사, 로봇 공학 분야에 적합합니다.

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