"로컬에서 잘 돌던 코드가 GPU 서버에 올리니 터진다"는 경험, 한 번쯤 있지 않은가?들어가며PyTorch로 딥러닝 모델을 개발하다 보면, 모델 아키텍처 자체보다 '학습 환경 설정(Boilerplate Code)' 때문에 스트레스를 받는 순간이 반드시 온다."로컬(CPU)에서 짤 때는 잘 돌아갔는데, 서버(GPU)에 올리니 에러가 나네?""단일 GPU 코드를 멀티 GPU(DDP)로 바꾸려니 코드를 다 뜯어고쳐야 하네?"이런 하드웨어 의존적인 코드를 획기적으로 줄여주는 Hugging Face Accelerate 라이브러리를 소개한다. 기존 PyTorch 코드와 비교하여 얼마나 생산성이 높아지는지 살펴보자.The "Before": 순수 PyTorch의 고통PyTorch만 사용하여 멀티 GPU 환경과 Mix..

의류 검수 AI 시스템을 설계하면서 깨달은 Object Detection 모델 선택의 기준들어가며"객체 탐지? 그럼 YOLO지."솔직히 이게 그동안 내 접근 방식이었다. 차량 번호판 인식 프로젝트에서 YOLO를 써본 이후로, Object Detection이 필요하면 자연스럽게 YOLO를 꺼내 들었다. 빠르고, 정확하고, 레퍼런스도 많으니까.그런데 최근 의류 품질 검수 AI 시스템을 설계하면서 생각이 바뀌었다. 이 글에서는 왜 YOLO 대신 RT-DETR을 선택했는지, 그 과정에서 알게 된 두 모델의 근본적인 차이를 정리해보려 한다.과거 경험: 번호판 인식에서의 YOLO이전에 차량 번호판 인식 시스템을 개발한 적이 있다. 당시 YOLO를 선택했고, 결과는 대만족이었다.번호판 인식은 "쉬운" 문제다번호판 검..

목차들어가며YOLO26을 검토하게 된 계기왜 YOLO26인가?YOLO26이란?핵심 개선사항지원 태스크성능 벤치마크사용 방법YOLOE-26: 개방형 어휘 지원이전 버전과의 비교실무 적용 가이드실제 도입 사례: 중고 의류 자동 검수 시스템마치며1. 들어가며1.1 YOLO26을 검토하게 된 계기최근 중고 의류 자동 검수 AI 시스템을 설계하면서 객체 탐지 모델을 검토하던 중이었습니다. 반품된 중고 의류의 결함(오염, 손상, 변색 등)을 자동으로 탐지하고, S/A/B/F 등급을 판정하는 시스템인데요. 처리 속도 목표가 의류 1벌당 1초 이내였고, 향후 물류센터 현장의 엣지 디바이스 배포도 고려해야 했습니다.마침 2025년 1월 14일, Ultralytics에서 YOLO 시리즈의 최신 버전인 YOLO26을 공식 ..