ESP32-CAM YOLO Nano로 구현하는 Edge AI 비전 웨비나

“GPU 없이도 된다?” ESP32-S3·YOLO Nano로 구현하는 Edge AI 비전 웨비나 열린다 

 

고가의 GPU나 SBC 없이도 마이크로컨트롤러(MCU)급 하드웨어에서 실시간 영상 인식을 구현할 수 있을까. 이 질문을 출발점으로 한 ‘ESP32-S3 + YOLO Nano 기반 객체·얼굴 인식 웨비나’가 2월 19일 온라인으로 진행된다.

 

ESP32-S3는 Wi-Fi·BLE를 기본 탑재한 SoC로, 벡터( vector ) 명령어 지원을 통해 신경망 연산과 신호처리 워크로드를 가속할 수 있다는 점이 특징이다. Espressif는 이러한 가속을 ESP-DSP·ESP-NN 같은 라이브러리와, 딥러닝 모델을 올릴 수 있는 ESP-DL 프레임워크로 지원한다.

 

이번 웨비나는 이 하드웨어 특성을 바탕으로, 초경량 객체 탐지 모델인 YOLO Nano급 모델을 MCU 환경에 맞게 경량화해 보드 단에서 객체·얼굴 인식을 동작시키는 흐름을 다룬다. ‘영상 인식=GPU’라는 전제를 깨고, 저전력·저비용 Edge 비전의 구현 가능 구간을 실습 중심으로 보여주겠다는 취지다.

 

MCU 비전에서 중요한 건 ‘모델 성능’보다 ‘제약 조건’

 

현장에서 MCU 기반 비전을 시도할 때 가장 크게 부딪히는 것은 연산량과 메모리다. YOLO Nano는 이런 제약을 전제로 설계된 “고압축(Highly Compact)” 탐지 네트워크를 지향하며, 임베디드·모바일 시나리오에서의 배포 가능성을 목표로 제시해 왔다.

 

다만 경량 모델은 정확도·프레임·전력 사이의 트레이드오프가 뚜렷하다. 따라서 웨비나에서는 단순 모델 소개보다, Quantization(양자화) 등 최적화 기법을 통해 MCU 환경에서 동작 가능한 형태로 만드는 과정과, 프로젝트 목적에 따라 무엇을 양보해야 하는지(속도/정확도/발열·전력) 같은 실무 판단 포인트가 함께 다뤄질 예정이다.

 

이미 “ESP32-S3에서 YOLO급 탐지” 시도는 늘고 있다

 

최근에는 ESP32-S3에서 YOLO 계열 경량 모델을 구동하려는 사례도 공개되고 있다. 예를 들어 Hackster.io에는 YOLOv5n을 ESP32-S3에서 실행한 프로젝트가 소개돼 있으며, 모델을 MCU에 맞게 내리는 접근을 보여준다. 또한 외부 튜토리얼이긴 하지만, ESP32-S3 기반 HMI 장치에서 YOLOX-Nano를 이용해 실시간 인원 카운팅(person counting)을 구현하는 예시도 공개돼 있다.

 

Espressif 측에서도 객체 탐지·이미지 인식에 대한 흐름을 꾸준히 확장 중이다. ESP-WHO는 얼굴 검출·인식 등 이미지 처리 예제를 제공하는 프레임워크로 알려져 있고, 최근에는 ESP-DL 기반의 경량 탐지 프로젝트도 공개돼 있어 앞으로 더 많은 프로젝트가 진행될 것으로 보인다.

 

2월29일 진행될 이번 기술 웨비나는 e4ds.com의 웨비나 페이지에서 확인 가능하며, 참가자 전원에게 웨비나 강의 자료와 ESP32 개발 환경 입문 자료도 제공된다고 밝혔다.

 

 

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