YOLO11 EfficientDet: 비전 아키텍처의 기술적 비교

컴퓨터 비전 분야의 급속한 발전 속에서, 올바른 객체 탐지 모델을 선택하는 것은 프로젝트 성공에 매우 중요합니다. 본 비교 분석은 Ultralytics YOLO11(2024년 말 출시된 최첨단 실시간 탐지기)와 Google (2019년 발표되어 복합 스케일링 개념을 도입한 영향력 있는 아키텍처) 간의 기술적 차이를 살펴봅니다.

EfficientDet는 출시 당시 파라미터 효율성 측면에서 기준을 제시했으나, YOLO11 이후 수년간의 혁신을 거쳐 현대적인 엣지 AI 및 클라우드 애플리케이션을 위한 추론 속도, 정확도, 사용성을 극대화하는 데 주력한 YOLO11 .

신형 모델 출시

YOLO11 , 신규 프로젝트에는 이제 Ultralytics (2026년 1월 출시)이 권장되는 최첨단 선택지입니다. YOLO26은 엔드투엔드 NMS 프리 설계, 더 빠른 추론 속도, 향상된 정확도를 제공합니다.

YOLO26에 대해 더 알아보기

성능 지표 및 분석

다음 표는 COCO 성능 지표를 직접 비교한 것입니다. 주요 지표로는 정확도를 나타내는 평균 정밀도(mAP), 다양한 하드웨어에서의 추론 속도(지연 시간), 모델 크기(매개변수), 그리고 계산 복잡도(FLOPs)가 포함됩니다.

모델	크기 ^(픽셀)	mAP^val 50-95	속도 ^{CPU ONNX (ms)}	속도 ^{T4 TensorRT10 (ms)}	파라미터 ^(M)	FLOPs ^(B)
YOLO11n	640	39.5	56.1	1.5	2.6	6.5
YOLO11s	640	47.0	90.0	2.5	9.4	21.5
YOLO11m	640	51.5	183.2	4.7	20.1	68.0
YOLO11l	640	53.4	238.6	6.2	25.3	86.9
YOLO11x	640	54.7	462.8	11.3	56.9	194.9

0	640	34.6	10.2	3.92	3.9	2.54
1	640	40.5	13.5	7.31	6.6	6.1
2	640	43.0	17.7	10.92	8.1	11.0
3	640	47.5	28.0	19.59	12.0	24.9
4	640	49.7	42.8	33.55	20.7	55.2
5	640	51.5	72.5	67.86	33.7	130.0
6	640	52.6	92.8	89.29	51.9	226.0
7	640	53.7	122.0	128.07	51.9	325.0

주요 내용

추론 지연 시간: Ultralytics YOLO11 지연 시간 측면에서 EfficientDet보다YOLO11 우수한 성능을 보입니다. 예를 들어, YOLO11x는 GPU 10배 이상 빠른 속도 GPU 11.3ms 대 128.07ms)로 실행되면서도 EfficientDet-d7(53.7 mAP)보다 높은 정확도(54.7 mAP)를 달성합니다.
아키텍처 효율성: EfficientDet이 FLOPs(부동소수점 연산) 최적화를 추구하는 반면, YOLO11 하드웨어 활용도 최적화를 YOLO11 . 이는 AI 성능 지표의 핵심적 차이를 부각시킵니다: 메모리 접근 비용과 병렬 처리 제약으로 인해 낮은 FLOPs가 항상 실제 추론 속도 향상으로 이어지지는 않습니다.
모델 확장성: YOLO11 보다 실용적인 확장 곡선을 YOLO11 . "나노" 모델(YOLO11n)은 놀라운 mAP 39.5 mAP 사용 가능한 성능을 제공하는 반면, 가장 작은 EfficientDet-d0는 34. mAP 뒤처집니다.

Ultralytics YOLO11: 아키텍처 및 기능

Ultralytics YOLO11 YOLO You Only Look Once) 계열의 유산을YOLO11 현대 컴퓨터 비전 시대에 맞게 아키텍처를 개선했습니다. 특징 추출과 처리 속도를 향상시키기 위해 백본과 넥 구조에 중대한 변화를 도입했습니다.

주목할 만한 아키텍처 개선 사항으로는 이전 버전에서 사용된 CSP(Cross Stage Partial) 병목 현상을 개선한 C3k2 블록과 C2PSA (Cross Stage Partial Spatial Attention) 모듈이 포함됩니다. 이러한 구성 요소들은 모델이 더 적은 매개변수로 이미지의 복잡한 패턴과 맥락을 포착할 수 있게 합니다.

저자: 글렌 조커와 징 치우
조직:Ultralytics
날짜:27
GitHub:ultralyticsultralytics
Docs:YOLO11 문서

YOLO11에 대해 자세히 알아보세요

YOLO11의 장점

통합 생태계: YOLO11 단순한 탐지 모델이 YOLO11 . 인스턴스 분할, 자세 추정, OBB, 분류를 기본적으로 지원합니다.
배포 준비 상태: 내장된 내보내기 모드를 통해 사용자는 단일 TFLite 모델을 ONNX, TensorRT, CoreML 및 TFLite 변환할 수 있어 모바일 및 에지 디바이스로의 원활한 배포를 보장합니다.
훈련 효율성: YOLO11 현대적인 데이터 증강 파이프라인과 최적화된 손실 함수를 활용하여 EfficientDet 같은 기존 아키텍처보다 훨씬 빠르게 YOLO11 .

Google : 아키텍처와 유산

Google 팀이 개발한 EfficientDet는 객체 탐지에 복합 스케일링 개념을 도입했습니다. 저자들은 수동으로 더 큰 모델을 설계하는 대신 네트워크의 해상도, 깊이, 너비를 동시에 확장하는 방법을 제안했습니다.

EfficientDet의 핵심은 BiFPN (양방향 피라미드 특징 네트워크)으로, 이를 통해 다중 스케일 특징 융합이 용이하게 이루어집니다. 이 네트워크는 EfficientNet 백본을 사용하며, EfficientNet 역시 신경망 구조 탐색(NAS)을 통해 설계되었습니다.

작성자: Mingxing Tan, Ruoming Pang, Quoc V. Le
Organization: Google
날짜:20
Arxiv:1911.09070
GitHub:google

장점과 한계

매개변수 효율성: EfficientDet은 극소수의 매개변수로 높은 정확도를 달성한 것으로 역사적으로 주목할 만하다.
이론적 효율성: FLOPs는 낮지만, BiFPN 레이어의 복잡한 연결 구조는 메모리 집약적이며 YOLO 단순한 컨볼루션 경로에 비해 GPU에서 실행 속도가 더 느릴 수 있습니다.
제한된 다목적성: 기존 저장소는 주로 탐지에 초점을 맞추고 있어, Ultralytics 프레임워크에서 발견되는 세분화, 자세, OBB와 같은 본질적인 다중 작업 유연성이 부족합니다.

비교 분석: 왜 Ultralytics 선택해야 할까?

2025년과 2026년 생산 환경을 위한 이 두 모델을 비교해 보면, Ultralytics 장점이 분명해집니다.

사용 편의성과 개발자 경험

Ultralytics 간소화된 사용자 경험을 Ultralytics . YOLO11 구현에는 단 몇 줄의 Python YOLO11 반면, EfficientDet 활용은 종종 복잡한 기존 코드베이스나 TensorFlow 다루는 과정을 수반합니다.

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Train the model on a custom dataset
model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Run inference on an image
results = model("path/to/image.jpg")

잘 관리된 에코시스템

Ultralytics 빈번한 업데이트를 통해 적극적으로 유지 관리됩니다. GitHub에 제기된 이슈는 신속히 해결되며, 커뮤니티 지원도 광범위합니다. 반면, 원본 EfficientDet과 같은 오래된 연구 저장소는 업데이트가 드물어 장기적인 상업 프로젝트에서 유지 관리하기 어렵습니다.

성능 균형과 메모리

YOLO11 속도와 정확도의 탁월한 균형을 YOLO11 . YOLO11 아키텍처 선택은 GPU YOLO11 , 이론적 FLOP 수가 EfficientDet보다 높더라도 실제 추론 시간이 더 빠릅니다. 또한 Ultralytics 훈련 중 메모리 사용량을 줄이도록 최적화되어, 대용량 VRAM이 필요한 많은 Transformer 기반 대안과 달리 일반 소비자용 GPU에서도 효과적인 모델 훈련이 가능합니다.

작업 전반에 걸친 다양한 활용성

EfficientDet는 주로 객체 탐지기로 사용되지만, YOLO11 다양한 작업의 기반 역할을 YOLO11 . 이러한 다용도성은 서로 다른 문제에 대해 별도의 프레임워크를 학습할 필요성을 줄여줍니다.

하나의 프레임워크, 다양한 작업

탐지: 물체와 그 위치를 식별합니다.
분할: 객체에 대한 픽셀 단위의 이해.
자세 추정: 인체 상의 키포인트를 탐지합니다.
방향성 경계 상자(OBB): 항공 영상에서 선박과 같은 회전된 물체를 탐지합니다.
분류: 전체 이미지를 효율적으로 분류합니다.

결론

두 아키텍처 모두 컴퓨터 비전 역사에서 중요한 이정표를 나타냅니다. EfficientDet는 신경망 아키텍처 검색과 복합적 확장성의 힘을 입증했습니다. 그러나 오늘날 실용적인 응용을 위해서는 Ultralytics YOLO11 가 더 나은 선택입니다. 더 빠른 추론 속도, 더 높은 정확도, 그리고 출시 기간을 획기적으로 단축하는 개발자 친화적인 생태계를 제공합니다.

최상의 성능을 추구하는 개발자에게는 YOLO11 성공을 기반으로 더욱 YOLO11 NMS 설계를 갖춘 YOLO26을 살펴보길 권합니다. 트랜스포머 기반 접근법에 관심이 있는 분들은 RT-DETR 를 고려해 보시기 바랍니다.

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