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실시간 객체 탐지 및 이미지 세그멘테이션 모델로서 높은 평가를 받는 최신 버전인 Ultralytics YOLO26을 소개합니다. YOLO26은 딥러닝 및 컴퓨터 비전 기술 발전을 바탕으로 구축되었으며, 종단간(End-to-End) NMS 없는 추론 및 최적화된 에지 배포를 제공합니다. 간소화된 설계 덕분에 에지 장치에서 클라우드 API까지 다양한 하드웨어 플랫폼에 쉽게 적응할 수 있어 여러 애플리케이션에 적합합니다. 안정적인 프로덕션 워크로드를 위해서는 YOLO26과 YOLO11 모두를 권장합니다.

Ultralytics 문서(Docs)는 기능을 이해하고 활용할 수 있도록 설계된 포괄적인 리소스입니다. 숙련된 머신 러닝 전문가이든 이 분야에 새로 입문했든, 이 허브는 여러분의 프로젝트에서 YOLO의 잠재력을 극대화하는 것을 목표로 합니다.

상업적 사용을 위한 엔터프라이즈 라이선스는 Ultralytics Licensing에서 요청하십시오.

시작하기

YOLO: 간략한 역사

YOLO (You Only Look Once), a popular object detection and image segmentation model, was developed by Joseph Redmon and Ali Farhadi at the University of Washington. Launched in 2015, YOLO gained popularity for its high speed and accuracy.

• 2016년에 출시된 YOLOv2는 배치 정규화, 앵커 박스, 차원 클러스터를 통합하여 원본 모델을 개선했습니다.
• 2018년에 출시된 YOLOv3는 더 효율적인 백본 네트워크, 다중 앵커 및 공간 피라미드 풀링을 사용하여 모델의 성능을 더욱 향상시켰습니다.
• YOLOv4는 2020년에 출시되었으며, 모자이크 데이터 증강, 새로운 앵커 프리 탐지 헤드, 새로운 손실 함수와 같은 혁신적인 기능을 도입했습니다.
• YOLOv5는 모델의 성능을 더욱 향상시키고 하이퍼파라미터 최적화, 통합 실험 추적, 인기 있는 내보내기 형식으로의 자동 내보내기와 같은 새로운 기능을 추가했습니다.
• YOLOv6는 2022년 Meituan에 의해 오픈 소스로 공개되었으며, 회사의 많은 자율 배송 로봇에 사용되고 있습니다.
• YOLOv7은 COCO 키포인트 데이터셋에 대한 포즈 추정과 같은 추가 작업을 추가했습니다.
• 2023년 Ultralytics에서 출시한 YOLOv8은 향상된 성능, 유연성 및 효율성을 위해 새로운 기능과 개선 사항을 도입했으며, 다양한 비전 AI 작업을 지원합니다.
• YOLOv9은 PGI(Programmable Gradient Information) 및 GELAN(Generalized Efficient Layer Aggregation Network)과 같은 혁신적인 방법을 도입했습니다.
• YOLOv10 created by researchers from Tsinghua University using the Ultralytics Python package, provides real-time object detection advancements by introducing an End-to-End head that eliminates Non-Maximum Suppression (NMS) requirements.
• YOLO11: 2024년 9월에 출시된 YOLO11은 객체 탐지, 세그멘테이션, 포즈 추정, 추적, 분류를 포함한 여러 작업에서 뛰어난 성능을 제공하며, 다양한 AI 애플리케이션 및 도메인 전반에 걸친 배포를 가능하게 합니다.
• YOLO26 🚀: 에지 배포에 최적화된 종단간 NMS 없는 추론을 갖춘 Ultralytics의 차세대 YOLO 모델입니다.

YOLO 라이선스: Ultralytics YOLO는 어떻게 라이선스가 부여됩니까?

Ultralytics는 다양한 사용 사례를 수용하기 위해 두 가지 라이선스 옵션을 제공합니다:

• AGPL-3.0 라이선스: 이 OSI 승인 오픈 소스 라이선스는 학생과 애호가에게 이상적이며 오픈 협업과 지식 공유를 장려합니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하십시오.
• 엔터프라이즈 라이선스: 상업적 사용을 위해 설계된 이 라이선스는 AGPL-3.0의 오픈 소스 요구 사항을 우회하여 상업적 상품 및 서비스에 Ultralytics 소프트웨어와 AI 모델을 원활하게 통합할 수 있도록 합니다. 귀하의 시나리오에 당사 솔루션을 상업적 제공 제품에 포함하는 것이 포함된다면 Ultralytics Licensing을 통해 문의하십시오.

당사의 라이선스 전략은 오픈 소스 프로젝트에 대한 모든 개선 사항이 커뮤니티로 환원되도록 설계되었습니다. 당사는 오픈 소스를 신뢰하며, 당사의 기여가 모든 사람에게 이익이 되는 방식으로 사용되고 확장될 수 있도록 하는 것이 임무입니다.

객체 탐지의 진화

객체 탐지는 전통적인 컴퓨터 비전 기술에서 고급 딥러닝 모델에 이르기까지 수년에 걸쳐 크게 진화했습니다. YOLO 모델 제품군은 이러한 진화의 최전선에 서서 실시간 객체 탐지에서 가능한 것의 경계를 지속적으로 확장해 왔습니다.

YOLO의 독특한 접근 방식은 객체 탐지를 하나의 회귀 문제로 취급하여 전체 이미지에서 직접 바운딩 박스와 클래스 확률을 한 번의 평가로 예측합니다. 이 혁신적인 방법은 이전의 2단계 탐지기보다 훨씬 빠르면서도 높은 정확도를 유지하는 YOLO 모델을 만들었습니다.

새로운 버전이 나올 때마다 YOLO는 다양한 지표에서 성능을 향상시키는 아키텍처 개선과 혁신적인 기술을 도입했습니다. YOLO26은 컴퓨터 비전 연구의 최신 발전을 통합하고, 실용적인 애플리케이션을 위해 종단간 NMS 없는 추론과 최적화된 에지 배포를 특징으로 하여 이러한 전통을 이어가고 있습니다.

FAQ

Ultralytics YOLO란 무엇이며 객체 탐지를 어떻게 개선합니까?

Ultralytics YOLO는 실시간 객체 탐지 및 이미지 세그멘테이션을 위한 유명한 YOLO(You Only Look Once) 시리즈입니다. 최신 모델인 YOLO26은 이전 버전을 기반으로 구축되어 종단간 NMS 없는 추론과 최적화된 에지 배포를 도입했습니다. YOLO는 탐지, 세그멘테이션, 포즈 추정, 추적 및 분류와 같은 다양한 비전 AI 작업을 지원합니다. 효율적인 아키텍처는 뛰어난 속도와 정확도를 보장하여 에지 장치 및 클라우드 API를 포함한 다양한 애플리케이션에 적합합니다.

YOLO 설치 및 설정을 시작하려면 어떻게 해야 합니까?

YOLO를 시작하는 것은 빠르고 간단합니다. pip를 사용하여 Ultralytics 패키지를 설치하고 몇 분 안에 실행할 수 있습니다. 기본 설치 명령은 다음과 같습니다:

pip install -U ultralytics

포괄적인 단계별 가이드를 보려면 퀵스타트 페이지를 방문하십시오. 이 리소스는 설치 지침, 초기 설정 및 첫 번째 모델 실행을 도와줍니다.

내 데이터셋으로 커스텀 YOLO 모델을 훈련하려면 어떻게 해야 합니까?

데이터셋에서 커스텀 YOLO 모델을 훈련하려면 몇 가지 세부적인 단계가 필요합니다:

1. 어노테이션된 데이터셋을 준비하십시오.
2. YAML 파일에서 훈련 매개변수를 구성하십시오.
3. yolo TASK train 명령을 사용하여 훈련을 시작하십시오. (각 TASK에는 고유한 인수가 있습니다)

객체 탐지 작업을 위한 예제 코드는 다음과 같습니다:

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO model (you can choose n, s, m, l, or x versions)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Start training on your custom dataset
model.train(data="path/to/dataset.yaml", epochs=100, imgsz=640)

자세한 가이드는 훈련 과정을 최적화하기 위한 예제와 팁이 포함된 모델 훈련 가이드를 확인하십시오.

Ultralytics YOLO에 사용할 수 있는 라이선스 옵션은 무엇입니까?

Ultralytics는 YOLO에 대해 두 가지 라이선스 옵션을 제공합니다:

• AGPL-3.0 라이선스: 이 오픈 소스 라이선스는 교육용 및 비상업적 용도에 이상적이며 오픈 협업을 장려합니다.
• 엔터프라이즈 라이선스: 이는 상업적 애플리케이션을 위해 설계되었으며, AGPL-3.0 라이선스의 제한 없이 상업적 제품에 Ultralytics 소프트웨어를 원활하게 통합할 수 있습니다.

자세한 내용은 라이선스 페이지를 방문하십시오.

Ultralytics YOLO를 실시간 객체 추적에 어떻게 사용할 수 있습니까?

Ultralytics YOLO는 효율적이고 사용자 정의 가능한 다중 객체 추적을 지원합니다. 추적 기능을 활용하려면 아래와 같이 yolo track 명령을 사용할 수 있습니다:

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Start tracking objects in a video
# You can also use live video streams or webcam input
model.track(source="path/to/video.mp4")

객체 추적 설정 및 실행에 대한 자세한 가이드는 실시간 시나리오에서의 구성 및 실제 적용 방법을 설명하는 추적 모드 문서를 확인하십시오.