설명
Ultralytics YOLO는 실시간 객체 탐지 및 이미지 분할 기능으로 유명한 포괄적인 AI 프레임워크입니다. 최신 버전인 YOLO26은 상당한 딥러닝 및 컴퓨터 비전 발전을 기반으로 구축된 차세대 비전 AI를 대표합니다. 종단 간 NMS-free 추론 및 최적화된 엣지 배포 기능을 갖추고 있어 소형 엣지 장치부터 강력한 클라우드 API까지 다양한 하드웨어 플랫폼에 매우 적합합니다.
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이 프레임워크는 주석 달기, 학습부터 배포까지 전체 컴퓨터 비전 워크플로우를 간소화하도록 설계되었습니다. 사용자는 YOLO 모델을 쉽게 주석 달고, 학습하고, 배포할 수 있습니다. Ultralytics 문서는 프레임워크의 기능을 이해하고 활용하기 위한 중앙 허브 역할을 하며, 숙련된 머신러닝 실무자와 이 분야의 신규 사용자 모두를 대상으로 합니다. 목표는 다양한 프로젝트에서 YOLO의 잠재력을 극대화하는 것입니다.
YOLO 제품군은 2015년 Joseph Redmon과 Ali Farhadi의 초기 릴리스로 시작된 풍부한 역사를 가지고 있습니다. YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10 및 최신 YOLO11을 포함한 후속 버전들은 지속적으로 아키텍처 개선 및 혁신적인 기술을 도입해 왔습니다. YOLO26은 이러한 발전을 이어가며 전체 비전 AI 작업에 대해 향상된 성능, 유연성 및 효율성을 제공합니다.
Ultralytics는 학생 및 애호가를 위한 AGPL-3.0 오픈 소스 라이선스와 상업적 사용을 위한 엔터프라이즈 라이선스를 포함한 유연한 라이선스 옵션을 제공합니다. 이 이중 접근 방식은 개방형 협업을 장려하는 동시에 기업이 Ultralytics 소프트웨어 및 AI 모델을 제품 및 서비스에 원활하게 통합할 수 있도록 보장합니다. 이 프레임워크는 탐지, 인스턴스 분할, 의미 분할, 자세 추정, 추적 및 분류를 포함한 광범위한 컴퓨터 비전 작업을 지원하여 개발자 및 연구자에게 다용도 도구입니다.
- 카테고리컴퓨터 비전 도구
- 요금제오픈소스
- 배포엣지 / 클라우드 API
Ultralytics YOLO의 핵심 기능
실시간 객체 탐지
이미지 분할
NMS-free 추론을 갖춘 YOLO26 모델
최적화된 엣지 배포
클라우드 API 배포
탐지, 분할, 자세 추정, 추적 및 분류 작업 지원
간소화된 주석, 학습 및 배포 워크플로우
AGPL-3.0 오픈 소스 라이선스
상업적 사용을 위한 엔터프라이즈 라이선스
사용자 지정 데이터셋과의 통합
다중 객체 추적 기능
Ultralytics YOLO 시작하기
설치: pip를 사용하여 ultralytics 패키지를 설치합니다.
빠른 시작: 빠른 시작 가이드를 따라 초기 설정 및 첫 모델 실행 방법을 확인합니다.
예측: predict 모드를 사용하여 이미지, 비디오 및 스트림에 대한 추론을 수행합니다.
학습: train 모드를 사용하여 사용자 지정 데이터셋으로 새로운 YOLO 모델을 학습시킵니다.
작업 탐색: detect, segment, pose와 같은 다양한 컴퓨터 비전 작업을 탐색하고 구현합니다.
추적: track 명령을 사용하여 다중 객체 추적을 구현합니다.
배포: 엣지 장치 또는 클라우드 API에 모델을 배포합니다.
Ultralytics YOLO의 사용 사례
- 객체 탐지
- 이미지 분할
- 자세 추정
- 객체 추적
- 자율 시스템
- 감시 및 보안
- 의료 영상 분석
- 소매 분석
