Ultralytics , YOLO26으로 최첨단 비전 AI Ultralytics

오늘, 우리는 최첨단 성능의 새로운 기준을 제시하는 신형 모델 Ultralytics 공식 출시합니다. 창립자 겸 CEO 글렌 조커가 런던에서 열린 YOLO 2025(YV25) 에서 처음 소개한 이 모델은 현재까지 개발된 모델 중 가장 진보되고 즉시 배포 가능한 모델입니다.

경량화, 소형화, 고속화를 목표로 설계된 YOLO26은 실제 현장에서 실시간 비전 AI 애플리케이션이 운영되는 환경을 위해 개발되었습니다. 모델에 직접 내장된 네이티브 엔드투엔드 추론 기능을 통해 YOLO26은 배포를 간소화하고 시스템 복잡성을 줄이며, 에지 디바이스부터 대규모 생산 환경에 이르기까지 안정적인 성능을 제공합니다.

실제로 YOLO26의 가장 작은 버전인 나노 모델은 표준 CPU에서 최대 43% 더 빠르게 실행되어 모바일 애플리케이션, 스마트 카메라 및 기타 에지 디바이스에서 효율적인 실시간 비전 AI 솔루션을 가능하게 합니다. 모든 사람이 영향력 있는 비전 AI 기능을 이용할 수 있도록 하겠다는 Ultralytics비전을 바탕으로 구축된 YOLO26은 최첨단 성능과 단순성을 결합하여 사용 및 배포가 용이합니다.

차세대 컴퓨터 비전을 위해 설계되었습니다

컴퓨터 비전은 빠르게 클라우드 환경을 벗어나고 있습니다. 드론, 카메라, 모바일 시스템, 임베디드 플랫폼과 같은 장치에서 실시간 추론, 낮은 지연 시간, 하드웨어 유연성, 예측 가능한 성능에 대한 실제 적용 사례의 요구가 점점 더 증가하고 있습니다.

YOLO26은 이러한 변화를 위해 특별히 설계되었습니다. 객체 탐지 파이프라인을 근본적으로 재고함으로써, Ultralytics 불필요한 복잡성을 제거하면서도 최첨단 정확도와 속도를 제공하는 모델 아키텍처를 Ultralytics . 

예를 들어, 기존의 Ultralytics 탐지 모델은 추론 후 중첩된 예측을 필터링하기 위해 '비최대 억제(Non-Maximum Suppression )'라는 추가 후처리 단계를 필요로 합니다. YOLO26은 네이티브 엔드투엔드 추론을 지원함으로써 이 추가 단계를 제거하고 모델이 직접 최종 탐지 결과를 생성할 수 있게 합니다. 이를 통해 더 빠르고 예측 가능하며 신뢰할 수 있는 실제 환경 배포가 가능해집니다.

YOLO26은 점진적인 업데이트가 아닙니다. 이는 생산 등급 비전 AI의 훈련, 배포 및 확장 방식에 있어 구조적인 도약을 의미합니다.

YOLO26이 가능하게 하는 것

YOLO26의 핵심 측면 중 하나는 이전 모델들의 강점을 어떻게 발전시켰는가입니다. Ultralytics YOLO11 과 같은 YOLO11 강점을 기반으로 하면서 컴퓨터 비전으로 가능한 영역을 확장하는 방식입니다. 기본적으로 YOLO26은 객체 탐지, 인스턴스 분할, 이미지 분류를 포함하여 YOLO11 동일한 핵심 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다.

또한 항공 및 위성 이미지를 위한 자세 추정, 방향성 바운딩 박스 객체 탐지, 그리고 비디오 스트림 전반에 걸친 객체 추적을 지속적으로 지원합니다. YOLO11 마찬가지로 YOLO26은 Nano(n), Small(s), Medium(m), Large(l), Extra large(x)의 다섯 가지 모델 변형으로 제공되어 사용자에게 속도, 크기, 정확도의 균형을 맞춘 옵션을 제공합니다.

Ultralytics YOLO26의 주요 기능

Ultralytics 성능, 신뢰성 및 실제 사용성을 향상시키기 위해 설계된 다양한 개선 사항을 포함합니다. YOLO26의 주요 기능은 다음과 같습니다:

• 분포 초점 손실 제거: YOLO26은 분포 초점 손실(DFL)을 제거하여 모델 복잡성을 줄이고, 에지 및 저전력 하드웨어 전반에 걸쳐 더 단순하고 호환성 높은 배포를 가능하게 합니다.
• 엔드투엔드 NMS 추론: YOLO26은 중복 예측을 제거하는 데 일반적으로 사용되는 단계인 비최대 억제(NMS)의 필요성을 기본적으로 제거하여 실시간 사용을 위한 배포를 더 간단하고 빠르게 만듭니다.
• 점진적 손실 균형 조정 + STAL: 점진적 손실 균형 조정(ProgLoss)과 소형 대상 인식 라벨 할당(STAL)은 훈련 중 모델의 학습 방식을 조정하여 복잡한 장면에서 작고 먼 거리의 물체를 보다 안정적으로 탐지할 수 있게 합니다.
• MuSGD 최적화기: YOLO26은 확률적 경사 하강법(SGD)과 뮤온에서 영감을 받은 기법을 결합한 하이브리드 방식인 MuSGD 최적화기를 도입하여 훈련 안정성을 향상시키고 더 빠르고 일관된 수렴을 가능하게 합니다.
• 최대 43% 빠른 CPU : YOLO26 nano 모델은 표준 CPU에서 최대 43% 빠른 추론을 제공하여 모바일 기기, 스마트 카메라 및 기타 엣지 시스템에서 효율적인 실시간 비전 AI를 가능하게 합니다.

코드 뒤편: Ultralytics 26로의 여정

YOLO26의 개발은 우리 팀의 연구와 커뮤니티, 파트너사, 고객으로부터 받은 피드백이 반영된 공동의 노력의 결과물입니다. 우리는 아키텍처를 단순화하고 효율성을 개선하며, 실제 환경에서 모델의 활용성을 높이는 것을 목표로 삼았습니다. 

그 여정을 되돌아보며 글렌 조커는 이렇게 설명했다. "가장 큰 과제 중 하나는 사용자가 YOLO26을 최대한 활용하면서도 최고 성능을 유지할 수 있도록 하는 것이었습니다." 그의 관점은 YOLO26의 핵심 설계 원칙인 '비전 AI의 사용 편의성 유지'를 부각시킨다.

이 아이디어를 확장하며, 우리 수석 머신러닝 엔지니어 징 추( Jing Qiu)는 이렇게 덧붙였습니다. "새로운 Ultralytics YOLO 구축하는 것은 서두르지 않고 꾸준히 나아가는 과정이었습니다. 저는 오로지 속도와 정확도의 균형에만 집중하며 계속해서 모델을 다듬어 나갔습니다. 마침내 모든 것이 맞아떨어졌을 때, 그것은 조용한 만족감이었습니다. 세부 사항에 집중하는 것이 효과가 있다는 증거였죠."

Ultralytics 으로 구축을 시작하세요

Ultralytics 오늘부터 Ultralytics 통해 공개적으로 이용 가능하며, 훈련, 추론 및 내보내기 워크플로우 전반에 걸쳐 완전한 지원을 제공합니다. 상업적 또는 폐쇄된 환경에서 YOLO26을 배포하는 조직은 엔터프라이즈 라이선싱 옵션을 이용할 수 있으며, 여기에는 생산 환경 배포 지원, 장기 유지보수 및 확장 가능한 에지 롤아웃이 포함됩니다. 

기존 모델과 마찬가지로 Ultralytics Python 통해 완벽하게 지원되므로 사용자는 즉시 시작할 수 있습니다. 사용자는 이미 익숙한 간소화된 워크플로우로 YOLO26을 훈련, 검증 및 배포할 수 있으며, ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, OpenVINO 등 다양한 내보내기 옵션을 활용할 수 있습니다.

함께 비전 AI의 미래를 만들어 갑시다

Ultralytics 비전 AI를 더 빠르고, 가볍고, 사용하기 쉽게 만드는 우리의 다음 단계입니다. 하지만 이것은 시작에 불과합니다.

진정한 영향력은 비전 AI 커뮤니티가 이를 통해 창출해내는 결과물에서 비롯됩니다. 여러분의 혁신을 기대하며, 컴퓨터 비전의 미래를 함께 만들어갈 수 있기를 바랍니다.

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