Link to this sectionUltralytics YOLO26을 이용한 객체 크로핑#
Link to this section객체 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
Link to this section객체 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.
Link to this section시각 자료#
| 공항 수하물 |
|---|
 |
| Ultralytics YOLO26을 사용한 공항 컨베이어 벨트의 수하물 크로핑 |
# 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]"Link to this sectionObjectCropper 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. |
Link to this sectionFAQ#
Link to this sectionUltralytics YOLO26에서의 객체 크로핑이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?#
Ultralytics YOLO26을 사용한 객체 크로핑은 YOLO26의 감지 기능을 기반으로 이미지나 비디오에서 특정 객체를 분리하고 추출하는 과정을 포함합니다. 이 프로세스는 YOLO26을 활용하여 높은 정확도로 객체를 식별하고 적절하게 크로핑함으로써, 집중 분석, 데이터 볼륨 감소 및 precision 향상을 가능하게 합니다. 자세한 튜토리얼은 객체 크로핑 예제를 참조하십시오.
Link to this section다른 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.
Link to this section객체 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.
Link to this sectionUltralytics 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.
Link to this section객체 크로핑을 위해 YOLO26을 효율적으로 실행하는 데 필요한 하드웨어 요구 사항은 무엇입니까?#
Ultralytics YOLO26은 CPU와 GPU 환경 모두에 최적화되어 있지만, 특히 실시간 또는 대량 추론의 경우 최적의 성능을 달성하려면 전용 GPU(예: NVIDIA Tesla, RTX 시리즈)를 사용하는 것이 좋습니다. 경량 장치에 배포하는 경우 iOS용 CoreML이나 Android용 TFLite 사용을 고려하십시오. 지원되는 장치 및 형식에 대한 자세한 내용은 모델 배포 옵션 가이드에서 확인할 수 있습니다.