Ultralytics, YOLO26으로 최첨단 비전 AI를 재정의합니다

오늘, 당사는 최첨단 성능의 새로운 기준을 정립하는 새로운 모델인 Ultralytics YOLO26을 공식 출시합니다. 당사 설립자이자 CEO인 Glenn Jocher가 런던에서 열린 YOLO Vision 2025 (YV25)에서 처음 소개한 이 모델은 현재까지 출시된 모델 중 가장 진보되었으며 배포가 용이합니다.

가볍고 컴팩트하며 빠르게 설계된 YOLO26은 실제 환경에서 실시간 비전 AI 애플리케이션이 구동되는 위치에 맞춰 엔지니어링되었습니다. 모델 내부에 직접 내장된 네이티브 엔드투엔드 추론 기능을 통해 YOLO26은 배포를 간소화하고 시스템 복잡성을 줄이며 엣지 디바이스 및 대규모 프로덕션 환경 전반에서 안정적인 성능을 제공합니다.

실제로 YOLO26의 가장 작은 버전인 나노 모델은 표준 CPU에서 최대 43% 더 빠르게 실행되어 모바일 애플리케이션, 스마트 카메라 및 기타 엣지 디바이스에서 효율적인 실시간 비전 AI 솔루션을 구현할 수 있게 합니다. 모두가 영향력 있는 비전 AI 기능을 누릴 수 있도록 하겠다는 Ultralytics의 비전을 기반으로 구축된 YOLO26은 최첨단 성능과 간결함을 결합하여 사용 및 배포를 용이하게 만듭니다.

Link to this section컴퓨터 비전의 다음 시대를 위해 구축되었습니다#

컴퓨터 비전은 빠르게 클라우드를 넘어서고 있습니다. 실제 애플리케이션에서는 드론, 카메라, 모바일 시스템, 임베디드 플랫폼과 같은 디바이스에서 실시간 추론, 낮은 지연 시간, 하드웨어 유연성 및 예측 가능한 성능을 점점 더 많이 요구하고 있습니다.

YOLO26은 이러한 변화를 위해 명확하게 구축되었습니다. 객체 탐지 파이프라인을 근본부터 다시 설계함으로써 Ultralytics는 불필요한 복잡성을 제거하는 동시에 최첨단 정확도와 속도를 제공하는 모델 아키텍처를 구현했습니다.

예를 들어, 기존 Ultralytics 객체 탐지 모델은 추론 후 중복 예측을 필터링하기 위해 Non-Maximum Suppression이라는 추가적인 후처리 단계에 의존합니다. YOLO26은 네이티브 엔드투엔드 추론을 활성화하여 이 추가 단계를 제거함으로써 모델이 직접 최종 탐지 결과를 생성하도록 합니다. 이를 통해 더 빠르고 예측 가능하며 신뢰할 수 있는 실제 배포가 가능해집니다.

YOLO26은 단순한 점진적 업데이트가 아닙니다. 이는 프로덕션급 비전 AI를 학습, 배포 및 확장하는 방식에 있어 구조적인 도약을 의미합니다.

그림 1. Ultralytics YOLO26 벤치마킹

Link to this sectionYOLO26으로 가능한 것들#

YOLO26의 핵심 측면 중 하나는 Ultralytics YOLO11과 같은 이전 모델의 강점을 기반으로 구축되면서 컴퓨터 비전의 가능성을 확장하는 방식입니다. YOLO26은 즉시 사용 가능한 상태로 YOLO11과 동일한 핵심 컴퓨터 비전 작업을 지원하며 여기에는 객체 탐지, 인스턴스 세그멘테이션, 이미지 분류가 포함됩니다.

그림 2. YOLO26을 사용하여 이미지 내 객체를 탐지하는 예시입니다.

또한 포즈 추정, 항공 및 위성 이미지용 지향성 바운딩 박스 객체 탐지, 비디오 스트림 전반의 객체 추적을 지속적으로 지원합니다. YOLO11과 마찬가지로 YOLO26은 5가지 모델 변형(Nano(n), Small(s), Medium(m), Large(l), Extra large(x))으로 제공되어 사용자에게 속도, 크기 및 정확도의 균형을 맞출 수 있는 옵션을 제공합니다.

Link to this sectionUltralytics YOLO26의 주요 특징#

Ultralytics YOLO26은 성능, 신뢰성 및 실제 사용성을 향상시키기 위해 설계된 다양한 개선 사항을 포함하고 있습니다. YOLO26의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• Distribution Focal Loss 제거: YOLO26은 Distribution Focal Loss(DFL)를 제거하여 모델 복잡성을 줄이고 엣지 및 저전력 하드웨어 전반에서 더 단순하고 호환성 높은 배포를 촉진합니다.
• 엔드투엔드 NMS-free 추론: YOLO26은 일반적으로 중복 예측을 제거하는 데 사용되는 Non-Maximum Suppression(NMS) 단계의 필요성을 네이티브하게 제거하여 실시간 사용을 위한 배포를 더 간편하고 빠르게 만듭니다.
• Progressive Loss Balancing + STAL: Progressive Loss Balancing(ProgLoss)과 Small Target Aware Label Assignment(STAL)은 학습 중 모델이 학습하는 방식을 조정하여 복잡한 장면 속 작고 멀리 있는 객체에 대한 더 신뢰할 수 있는 탐지를 가능하게 합니다.
• MuSGD 옵티마이저: YOLO26은 Stochastic Gradient Descent(SGD)와 Muon에서 영감을 받은 기술을 결합한 하이브리드인 MuSGD 옵티마이저를 도입하여 학습 안정성을 향상하고 더 빠르고 일관된 수렴을 가능하게 합니다.
• 최대 43% 더 빠른 CPU 추론: YOLO26 나노 모델은 표준 CPU에서 최대 43% 더 빠른 추론 성능을 제공하여 모바일 디바이스, 스마트 카메라 및 기타 엣지 시스템에서 효율적인 실시간 비전 AI를 구현합니다.

Link to this section코드 비하인드 스토리: Ultralytics YOLO26으로 향하는 여정#

YOLO26의 개발은 우리 팀의 연구와 커뮤니티, 파트너, 클라이언트로부터 받은 피드백을 통해 구체화된 공동의 노력이었습니다. 우리는 아키텍처를 간소화하고 효율성을 개선하며 실제 사용 환경에 맞춰 모델의 적응성을 높이는 것을 목표로 했습니다.

그 여정을 되돌아보며 Glenn Jocher는 이렇게 설명했습니다. "가장 큰 도전 중 하나는 최고의 성능을 제공하면서도 사용자가 YOLO26을 최대한 활용할 수 있도록 보장하는 것이었습니다." 그의 관점은 비전 AI를 사용하기 쉽게 유지한다는 YOLO26의 핵심 설계 원칙을 강조합니다.

이 아이디어를 확장하며 당사의 수석 머신 러닝 엔지니어인 Jing Qiu는 이렇게 덧붙였습니다. "새로운 Ultralytics YOLO 모델을 구축하는 것은 서두르지 않고 꾸준히 유지하는 것이었습니다. 저는 계속해서 개선하며 오직 속도와 정확도의 균형에만 집중했습니다. 모든 것이 완성되었을 때 조용한 만족감을 느꼈고, 이는 디테일에 집중하는 것이 효과가 있다는 증거였습니다."

Link to this sectionUltralytics YOLO26으로 빌드 시작하기#

Ultralytics YOLO26은 오늘부터 Ultralytics Platform을 통해 공개되며 학습, 추론 및 내보내기 워크플로 전반에서 완벽하게 지원됩니다. 상업용 또는 폐쇄형 환경에 YOLO26을 배포하는 조직은 프로덕션 배포, 장기 유지 관리 및 확장 가능한 엣지 롤아웃을 지원하는 엔터프라이즈 라이선스 옵션을 이용할 수 있습니다.

이전 모델과 마찬가지로 Ultralytics Python 패키지를 통해서도 완벽하게 지원되므로 사용자가 즉시 시작할 수 있습니다. 사용자는 이미 익숙한 간소화된 워크플로로 YOLO26을 학습, 검증 및 배포할 수 있으며 ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, OpenVINO 등 다양한 내보내기 옵션을 활용할 수 있습니다.

Link to this section함께 비전 AI의 미래를 만들어 갑시다#

Ultralytics YOLO26은 비전 AI를 더 빠르고, 가볍고, 사용하기 쉽게 만들겠다는 당사의 다음 단계를 상징합니다. 하지만 이는 시작일 뿐입니다.

진정한 영향력은 비전 AI 커뮤니티가 이를 사용하여 무엇을 창조하는가에서 나옵니다. 여러분의 혁신을 기대하며, 앞으로도 컴퓨터 비전의 미래를 함께 만들어 나가기를 바랍니다.

저희 커뮤니티와 소통하고 GitHub 저장소를 탐색하여 AI에 대해 더 깊이 알아보십시오. 로보틱스 분야의 AI 및 물류 분야의 컴퓨터 비전과 같은 산업 솔루션을 발견하고, 당사의 라이선스 옵션을 확인하여 오늘 바로 컴퓨터 비전으로 빌드를 시작하십시오.