Ultralytics YOLO26을 이용한 객체 크로핑#
객체 크로핑이란 무엇입니까?#
Ultralytics YOLO26을 사용한 객체 크로핑은 이미지나 비디오에서 감지된 특정 객체를 분리하고 추출하는 작업을 포함합니다. YOLO26 모델의 기능을 활용하여 객체를 정확하게 식별하고 윤곽을 지정함으로써, 추가적인 분석이나 조작을 위해 정밀한 크로핑을 수행할 수 있습니다.
Watch: Object Cropping using Ultralytics YOLO
객체 크로핑의 장점#
- 집중 분석: YOLO26은 대상 객체 크로핑을 용이하게 하여, 장면 내의 개별 항목에 대한 심층적인 검토나 처리를 가능하게 합니다.
- 데이터 볼륨 감소: 관련 객체만 추출함으로써, 객체 크로핑은 데이터 크기를 최소화하여 저장, 전송 또는 후속 계산 작업에 효율적입니다.
- 정밀도 향상: YOLO26의 object detection accuracy는 크로핑된 객체가 공간적 관계를 유지하도록 보장하며, 상세 분석을 위해 시각적 정보의 무결성을 보존합니다.
시각 자료#
| 공항 수하물 |
|---|
 |
| Ultralytics YOLO26을 사용한 공항 컨베이어 벨트의 수하물 크로핑 |
YOLO26으로 객체 크롭하기#
비디오를 ObjectCropper 솔루션에 전달하면 각 프레임의 객체를 감지하고 모든 감지 결과를 별도의 이미지로 저장합니다. 특정 classes로 크롭을 제한하고, conf를 높여 신뢰도가 높은 감지 결과만 유지하며, crop_dir을 설정하여 크롭된 이미지가 저장될 위치를 지정할 수 있습니다.
# Crop the objects
yolo solutions crop
# Pass a source video
yolo solutions crop source="path/to/video.mp4"
# Crop specific classes
yolo solutions crop classes="[0, 2]"ObjectCropper 인수#
다음은 ObjectCropper 인수를 설명하는 표입니다:
| 인수 | 유형 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|---|
model | str | None | Ultralytics YOLO 모델 파일 경로입니다. |
crop_dir | str | 'cropped-detections' | 크롭된 탐지 결과를 저장하기 위한 디렉토리 이름입니다. |
또한, 다음의 시각화 인수를 사용할 수 있습니다:
| 인수 | 유형 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|---|
show | bool | False | True일 경우, 주석이 달린 이미지나 비디오를 창에 표시합니다. 개발 또는 테스트 중 즉각적인 시각적 피드백을 확인하는 데 유용합니다. |
line_width | int or None | None | 바운딩 박스의 선 굵기를 지정합니다. None일 경우, 선 굵기가 이미지 크기에 따라 자동으로 조정됩니다. 명확성을 위해 시각적 커스터마이징을 제공합니다. |
FAQ#
Ultralytics YOLO26에서의 객체 크로핑이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?#
Ultralytics YOLO26을 사용한 객체 크롭은 YOLO26의 감지 기능을 기반으로 이미지나 비디오에서 특정 객체를 분리하고 추출하는 작업을 포함합니다. 이 프로세스는 YOLO26을 활용하여 객체를 높은 정확도로 식별하고 그에 맞춰 크롭함으로써 집중적인 분석, 데이터 용량 감소 및 정밀도 향상을 가능하게 합니다. 자세한 튜토리얼은 객체 크롭 예제를 참조하십시오.
다른 솔루션 대신 객체 크로핑에 Ultralytics YOLO26을 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?#
Ultralytics YOLO26은 정밀도, 속도 및 사용 편의성으로 인해 뛰어납니다. 상세하고 정확한 객체 감지 및 크로핑을 지원하며, 이는 집중 분석 및 높은 데이터 무결성이 필요한 애플리케이션에 필수적입니다. 또한, YOLO26은 실시간 기능 및 다양한 하드웨어 최적화가 필요한 배포를 위해 OpenVINO 및 TensorRT와 같은 도구와 원활하게 통합됩니다. 모델 내보내기 가이드에서 이점을 확인하십시오.
객체 크로핑을 사용하여 데이터셋의 데이터 볼륨을 어떻게 줄일 수 있습니까?#
Ultralytics YOLO26을 사용하여 이미지나 비디오에서 관련 객체만 크로핑하면 데이터 크기를 크게 줄여 저장 및 처리에 더 효율적으로 만들 수 있습니다. 이 과정에는 특정 객체를 감지하도록 모델을 훈련하고 결과를 사용하여 해당 부분만 크로핑하여 저장하는 작업이 포함됩니다. Ultralytics YOLO26의 기능을 활용하는 방법에 대한 자세한 내용은 퀵스타트 가이드를 방문하십시오.
Ultralytics YOLO26을 실시간 비디오 분석 및 객체 크로핑에 사용할 수 있습니까?#
네, Ultralytics YOLO26은 실시간 비디오 피드를 처리하여 객체를 동적으로 감지하고 크로핑할 수 있습니다. 모델의 고속 추론 기능은 보안 감시, 스포츠 분석 및 자동 검사 시스템과 같은 실시간 애플리케이션에 이상적입니다. 실시간 처리를 구현하는 방법을 이해하려면 추적 및 예측 모드를 확인하십시오.
객체 크로핑을 위해 YOLO26을 효율적으로 실행하는 데 필요한 하드웨어 요구 사항은 무엇입니까?#
Ultralytics YOLO26은 CPU와 GPU 환경 모두에 최적화되어 있지만, 실시간 또는 대용량 추론과 같은 최적의 성능을 달성하려면 전용 GPU(예: NVIDIA Tesla, RTX 시리즈)를 사용하는 것을 권장합니다. 경량 장치에 배포하려면 iOS의 경우 CoreML을, Android의 경우 LiteRT를 사용하는 것을 고려하십시오. 지원되는 장치 및 형식에 대한 자세한 내용은 모델 배포 옵션에서 확인할 수 있습니다.