YOLO26 대 EfficientDet: 아키텍처, 성능 및 활용 사례
물체 탐지 분야의 기술 지형도는 지난 10년간 크게 진화했습니다. 이 분야를 주도한 두 가지 주목할 만한 아키텍처는 Ultralytics Google EfficientDet입니다. EfficientDet이 2019년 다중 스케일 특징 처리를 위한 확장 가능하고 효율적인 방식을 도입한 반면, YOLO26은 2026년 실시간 컴퓨터 비전의 최첨단을 대표하며, 엔드투엔드 처리와 에지 디바이스에서의 탁월한 속도를 제공합니다.
이 가이드는 개발자, 연구원 및 엔지니어가 자신의 애플리케이션에 적합한 모델을 선택할 수 있도록 상세한 기술적 비교를 제공합니다.
모델 개요
Ultralytics YOLO26
2026년 1월 출시된 YOLO26은 유명한 YOLO You Only Look Once) 계열의 최신 버전입니다. 이 모델은 비최대 억제(NMS) 후처리 과정이 필요 없어 배포 파이프라인을 간소화하는, 기본적으로 NMS 종단 간 아키텍처를 도입했습니다. 극도의 효율성을 위해 설계된 이 모델은 에지 컴퓨팅 환경에서 탁월한 성능을 발휘하며, 정확도를 저하시키지 않으면서 CPU에서 상당한 속도 향상을 제공합니다.
주요 저자: 글렌 조커(Glenn Jocher)와 징 치우(Jing Qiu)
기관:Ultralytics
발행일: 2026-01-14
라이선스:AGPL-3.0 (엔터프라이즈 버전 제공)
EfficientDet는 2019년 말 Google 팀(현 Google )에 의해 제안되었습니다. 이 모델은 효율성과 확장성에 중점을 두며, 백본, 특징 네트워크, 예측 네트워크의 해상도, 깊이, 너비를 균일하게 확장하는 복합 스케일링 방식을 활용합니다. 핵심 혁신은 양방향 특징 피라미드 네트워크(BiFPN)로, 이를 통해 쉽고 빠르게 다중 스케일 특징 융합이 가능합니다.
주요 저자: Mingxing Tan, Ruoming Pang, Quoc V. Le
소속 기관: Google
공개일: 2019-11-20
라이선스: Apache 2.0
성능 비교
이 두 아키텍처를 비교할 때 가장 두드러진 차이는 추론 속도와 배포 복잡성에 있습니다. EfficientDet가 2019년 효율성 기준을 세웠지만, YOLO26은 최신 최적화 기법을 활용하여 특히 에지 배포에 중요한 CPU 기반 추론에서 이를 크게 능가합니다.
아래 표는 COCO 데이터셋에서의 성능 지표를 보여줍니다. YOLO26 계열의 상당한 속도 이점을 주목하십시오.
| 모델 | 크기 (픽셀) | mAPval 50-95 | 속도 CPU ONNX (ms) | 속도 T4 TensorRT10 (ms) | 파라미터 (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n | 640 | 40.9 | 38.9 | 1.7 | 2.4 | 5.4 |
| YOLO26s | 640 | 48.6 | 87.2 | 2.5 | 9.5 | 20.7 |
| YOLO26m | 640 | 53.1 | 220.0 | 4.7 | 20.4 | 68.2 |
| YOLO26l | 640 | 55.0 | 286.2 | 6.2 | 24.8 | 86.4 |
| YOLO26x | 640 | 57.5 | 525.8 | 11.8 | 55.7 | 193.9 |
| 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 |
벤치마킹 컨텍스트
속도 CPU ONNX 지표는 표준 하드웨어에서 실제 애플리케이션에 특히 중요합니다. YOLO26n은 놀라운 38.9ms 지연 시간을 달성하여 가속 장치가 없는 장치에서도 실시간 영상 처리가 가능하게 합니다. 반면, EfficientDet의 고반복 버전은 높은 지연 시간으로 인해 실시간 스트림 처리에 적합하지 않습니다.
아키텍처 심층 분석
YOLO26 혁신
YOLO26은 기존 모델에서 발견되는 전통적인 앵커 기반 탐지 논리에서 벗어난 접근법을 나타냅니다.
- NMS 종단간 논리: EfficientDet과 같은 기존 탐지기는 중첩된 바운딩 박스를 필터링하기 위해 비최대 억제(NMS)가 필요합니다. 이 단계는 계산 비용이 높고 하드웨어 가속기에서 최적화하기 어렵습니다. YOLO26은 이를 완전히 제거하고 객체의 정확한 집합을 직접 예측합니다.
- MuSGD 최적화기: 대규모 언어 모델(LLM) 훈련에서 영감을 얻어, YOLO26은 SGD 결합한 하이브리드 최적화기를 활용합니다. 이를 통해 맞춤형 모델 훈련 시 더 안정적인 훈련 역학과 더 빠른 수렴을 달성합니다.
- DFL 제거: 분배 초점 손실(DFL)을 제거함으로써 모델 아키텍처가 단순화됩니다. 이러한 복잡성 감소는 추론 속도 향상과 ONNX TensorRT 같은 형식으로의 손쉬운 내보내기로 직접 연결됩니다.
- ProgLoss + STAL: 점진적 손실 균형(Progressive Loss Balancing)과 소형 대상 인식 라벨 할당(Small-Target-Aware Label Assignment)의 도입은 단일 단계 탐지기의 오랜 과제였던 소형 물체 탐지 성능을 크게 향상시킵니다.
효율적 탐색 아키텍처
EfficientDet은 EfficientNet 백본을 기반으로 구축되었으며 BiFPN (양방향 피라미드 특징 네트워크)을 도입합니다.
- 복합 스케일링: EfficientDet은 복합 계수(phi)를 사용하여 해상도, 폭, 깊이를 동시에 조정합니다. 이를 통해 사용자는 D0부터 D7까지 체계적으로 정확도와 자원을 교환할 수 있습니다.
- BiFPN: 표준 FPN과 달리 BiFPN은 정보가 상향식 및 하향식 양방향으로 흐르도록 허용하며, 학습 가능한 가중치를 사용하여 다양한 입력 특징의 중요도를 결정합니다.
- 앵커 기반: EfficientDet은 사전 정의된 앵커 박스 집합에 의존하므로, 사용자 정의 데이터셋에서 최적의 성능을 위해 종횡비와 스케일을 신중하게 조정해야 합니다.
사용성 및 에코시스템
YOLO26과 EfficientDet 사용 간의 결정적인 차이점 중 하나는 이들을 둘러싼 소프트웨어 생태계입니다.
Ultralytics 경험
Ultralytics 사용 편의성과 통합된 API를 Ultralytics . 객체 탐지, 인스턴스 분할, 자세 추정 또는 방향 객체 탐지(OBB)를 수행하더라도 구문은 일관성을 유지합니다.
- 간단한 Python : 모델 훈련은 단 몇 줄의 코드로 가능합니다.
- 다용도성: YOLO26은 기본적으로 다양한 작업을 지원합니다. EfficientDet는 주로 객체 탐지기로 사용되지만, 사용자 정의 구현을 통해 분할 헤드를 추가할 수 있습니다.
- 배포 준비 완료: Ultralytics CoreML, TFLite, OpenVINO 등으로의 내장된 내보내기 지원을 포함하여 연구에서 생산 환경으로의 전환 과정을 간소화합니다.
from ultralytics import YOLO
# Load a pretrained YOLO26n model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Train on a custom dataset
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Run inference on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
효율적인 생태계
EfficientDet는 일반적으로 TensorFlow 탐지 API 또는 다양한 PyTorch 통해 접근됩니다. 강력하지만, 이러한 프레임워크는 종종 더 많은 상용구 코드, 복잡한 구성 파일, 그리고 초보자에게는 가파른 학습 곡선을 요구합니다. 사용자 정의 데이터로 효율적으로 훈련하려면 YOLO "즉시 사용 가능"한 준비 상태에 비해 상당한 하이퍼파라미터 조정이 필요한 경우가 많습니다.
사용 사례 권장 사항
YOLO26을 선택해야 할 때
YOLO26은 대부분의 현대 컴퓨터 비전 애플리케이션에 이상적인 선택이며, 특히 다음과 같은 경우에 적합합니다:
- 엣지 컴퓨팅: 라즈베리 파이, 모바일 기기(Android), 또는 NVIDIA 에 배포하는 경우, 최대 43% 빠른 CPU 성능으로 YOLO26이 우월합니다.
- 실시간 영상: 자율 주행이나 보안 감시와 같이 높은 FPS가 필요한 애플리케이션에서는 YOLO26의 낮은 지연 시간이 매우 중요합니다.
- 복잡한 작업: 프로젝트가 단순한 탐지뿐만 아니라 자세 추정이나 분할을 포함하는 경우, 단일 통합 프레임워크를 활용하면 개발 오버헤드를 줄일 수 있습니다.
- 신속한 프로토타이핑: 활발한 커뮤니티와 방대한 문서 덕분에 개발자들은 신속하게 반복 작업을 수행할 수 있습니다.
효율적 탐색을 고려해야 할 때
일반적으로 속도는 느리지만, EfficientDet는 특정 연구 맥락에서는 여전히 유용합니다:
- 학술 연구: 피처 피라미드 네트워크를 구체적으로 연구 중이라면, BiFPN 아키텍처는 여전히 유용한 참고 자료로 남아 있습니다.
- 레거시 시스템: 구형 TensorFlow 깊이 통합된 기존 파이프라인의 TensorFlow , 마이그레이션보다는 기존 EfficientDet 모델을 유지 관리하는 것이 더 쉬울 수 있습니다.
결론
EfficientDet가 특징 융합 및 모델 스케일링 분야에서 획기적인 개념을 도입했다면, YOLO26은 차세대 비전 AI를 대표합니다. 엔드투엔드 NMS 프리 설계, 우수한 추론 속도, 낮은 메모리 요구사항을 갖춘 YOLO26은 오늘날의 AI 과제에 보다 실용적이고 강력한 솔루션을 제공합니다.
개발자가 견고한 실시간 애플리케이션을 구축하고자 할 때, Ultralytics YOLO26의 간소화된 워크플로우와 성능 균형은 이를 확실한 추천으로 만듭니다.
추가 자료
Ultralytics 에서 다른 모델을 살펴보세요:
- YOLO11: 이전 세대의 최첨단 모델.
- YOLOv10: NMS 학습이 가능한 선구자.
- RT-DETR: 실시간 감지 변환기(Real-time DEtection TRansformer), 또 다른 우수한 종단 간(end-to-end) 옵션입니다.