도움말#
Ultralytics 도움말 페이지에 오신 것을 환영합니다. 이 페이지는 Ultralytics YOLO 모델 및 리포지토리 관련 작업을 지원하기 위한 실용적인 가이드, 정책 및 FAQ를 제공합니다.
- 자주 묻는 질문(FAQ): Ultralytics YOLO 사용자 및 기여자 커뮤니티에서 자주 묻는 질문과 겪는 문제에 대한 답변을 찾아보세요.
- 기여 가이드: PR(Pull Request) 제출 방법, 버그 신고 방법 등을 포함한 기여 프로토콜을 확인해 보세요.
- 지속적 통합(CI) 가이드: 각 Ultralytics 저장소의 상태 보고서와 함께 당사가 사용하는 CI 프로세스에 대한 통찰을 얻으세요.
- 기여자 라이선스 계약(CLA): Ultralytics 프로젝트 기여와 관련된 권리와 책임 사항을 이해하기 위해 CLA를 검토해 보세요.
- 최소 재현 가능 예제(MRE) 가이드: 버그 신고를 신속하고 효과적으로 해결하는 데 필수적인 MRE 생성 프로세스를 알아보세요.
- 행동 강령: 당사의 커뮤니티 지침은 모든 협력자를 위해 존중과 개방성이 있는 분위기를 지원합니다.
- 환경·보건·안전(EHS) 정책: 지속 가능성 및 모든 이해관계자의 안녕을 위한 당사의 약속을 깊이 있게 살펴보세요.
- 보안 정책: 당사의 보안 프로토콜과 취약점 신고 절차에 대해 숙지하세요.
- 개인정보 처리방침: 모든 서비스와 운영에서 당사가 어떻게 데이터를 보호하고 개인정보를 존중하는지 이해하려면 개인정보 처리방침을 읽어보세요.
원활하고 생산적인 경험을 위해 이러한 리소스를 검토하는 것을 권장합니다. 추가 지원이 필요한 경우 GitHub Issues 또는 Ultralytics 커뮤니티를 통해 문의해 주세요.
FAQ#
Ultralytics YOLO(You Only Look Once)는 최첨단 실시간 객체 검출 모델입니다. 최신 버전인 YOLO26은 에지 및 저전력 기기에 최적화된 더 빠르고 가벼운 엔드투엔드 NMS-free 추론을 제공하여, 실시간 비디오 분석부터 고급 머신러닝 연구에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 이상적입니다. 이미지와 비디오에서 객체를 검출하는 데 있어 YOLO가 보여주는 효율성은 프로젝트에 강력한 컴퓨터 비전 기능을 통합하려는 기업과 연구자들에게 최고의 솔루션으로 자리 잡게 만들었습니다.
YOLO26에 대한 자세한 내용은 YOLO26 문서를 방문하여 확인하세요.
Ultralytics YOLO 저장소에 기여하는 방법은 간단합니다. 기여 가이드를 검토하여 PR 제출, 버그 신고 등의 프로토콜을 이해하는 것으로 시작하세요. 또한 기여가 법적으로 인정되도록 기여자 라이선스 계약(CLA)에 서명해야 합니다. 효과적인 버그 신고를 위해 최소 재현 가능 예제(MRE) 가이드를 참고하세요.
Ultralytics Platform은 머신러닝 프로젝트를 관리하기 위한 원활하고 노코드 방식의 솔루션을 제공합니다. YOLO26과 같은 AI 모델을 손쉽게 생성, 학습, 배포할 수 있습니다. 고유한 기능에는 클라우드 학습, 실시간 추적, 직관적인 데이터셋 관리가 포함됩니다. Ultralytics Platform은 데이터 처리부터 모델 배포에 이르는 전체 워크플로를 단순화하여 초보자와 고급 사용자 모두에게 없어서는 안 될 도구입니다.
시작하려면 Ultralytics Platform Quickstart를 방문하세요.
Ultralytics의 지속적 통합(CI)에는 코드베이스의 무결성과 품질을 보장하는 자동화된 프로세스가 포함됩니다. 당사의 CI 설정에는 Docker 배포, 깨진 링크 검사, CodeQL 분석, PyPI 배포가 포함됩니다. 이러한 프로세스는 새로운 코드 제출에 대해 테스트와 검사를 자동으로 실행하여 안정적이고 안전한 저장소를 유지하는 데 도움을 줍니다.
지속적 통합(CI) 가이드에서 자세히 알아보세요.