Meet YOLO26: next-gen vision AI.

Link to this section탐색#

Ultralytics Platform 탐색 페이지는 커뮤니티의 공개 콘텐츠를 보여줍니다. 영감과 학습을 위해 데이터셋 및 프로젝트를 살펴보십시오. 탐색 페이지는 로그인하지 않아도 누구나 액세스할 수 있습니다.

Ultralytics Platform Explore Datasets Tab Cards View

graph LR
    A[🔍 Browse Explore] --> B[📥 Clone to Account]
    B --> C[✏️ Customize & Annotate]
    C --> D[🚀 Train Model]
    D --> E[🌐 Deploy Endpoint]

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style B fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style D fill:#9C27B0,color:#fff
    style E fill:#E91E63,color:#fff
익명 액세스

탐색 페이지는 로그인 없이도 작동합니다. 익명 사용자는 사이드바의 "내 프로젝트" 대신 "Ultralytics" 아래에 있는 공식 Ultralytics 콘텐츠를 확인하게 됩니다. 콘텐츠를 복제하거나 직접 만들려면 회원가입이 필요합니다.

Link to this section개요#

탐색 페이지는 두 개의 탭으로 구성되어 있습니다:

  • 공개 데이터셋: 이미지 미리보기가 포함된 커뮤니티 학습 데이터
  • 공개 프로젝트: 학습된 모델이 포함된 완전한 실험

공식 Ultralytics 콘텐츠(예: @ultralytics 프로젝트 및 데이터셋)는 결과 목록 상단에 고정되어 있습니다.

Link to this section콘텐츠 탐색#

Link to this section탭#

탐색 페이지는 Datasets(데이터셋) 및 Projects(프로젝트) 탭으로 구성된 인터페이스를 사용합니다. 각 탭에는 고유한 검색, 정렬 및 보기 모드 제어 기능이 있습니다.

탭설명
데이터셋학습용 라벨링된 이미지 모음(기본값)
프로젝트학습 결과가 포함된 정리된 모델 모음

Link to this section검색 및 정렬#

각 탭은 검색창과 정렬 옵션을 제공합니다:

Ultralytics Platform Explore Datasets Tab With Search

정렬 옵션설명
별점커뮤니티 별점 수 (내림차순)
생성일생성 날짜, 최신순(기본값) 또는 오래된 순
이름알파벳순, 오름차순 또는 내림차순
이미지 / 모델이미지 수(데이터셋) 또는 모델 수(프로젝트), 가장 많은 순 또는 가장 적은 순

Link to this section보기 모드#

탐색을 위해 세 가지 보기 모드 간에 전환할 수 있습니다:

모드설명
카드썸네일이 포함된 미리보기 카드 그리드
컴팩트반응형 그리드 내의 더 작은 카드(2~3열)
테이블열을 기준으로 정렬 가능한 테이블

카드 및 컴팩트 보기 모드는 더 많은 결과를 불러오기 위한 무한 스크롤을 지원합니다.

Link to this section콘텐츠 카드#

각 항목은 다음 정보를 표시합니다:

Ultralytics Platform Explore Dataset And Project Cards

요소설명
아이콘사용자 정의 색상이 적용된 프로젝트 아이콘
이름프로젝트 제목
제작자작성자 아바타 및 사용자 이름
설명짧은 프로젝트 설명
모델 수프로젝트에 포함된 모델의 개수
모델 태그프로젝트 내 모델 이름
별표 수커뮤니티로부터 받은 별표 개수

Link to this section공개 콘텐츠 사용#

graph TD
    A[Find Content on Explore] --> B{Content Type}
    B --> C[Dataset]
    B --> D[Project]
    B --> E[Model]
    C --> F[Clone Dataset]
    D --> G[Clone Project]
    E --> H[Download Model]
    E --> I[Clone Model]
    F --> J[Private Copy in Your Account]
    G --> K[Private Copy with All Models]
    H --> L[.pt / ONNX / Other Formats]
    I --> M[Copy to Your Project]
    J --> N[Edit, Annotate, Train]
    K --> N
    M --> N

Link to this section데이터셋 복제#

학습에 공개 데이터셋을 사용하십시오:

  1. 데이터셋을 클릭하여 상세 페이지를 엽니다
  2. Clone Dataset(데이터셋 복제)을 클릭합니다
  3. 데이터셋이 계정으로 복제됩니다

Ultralytics Platform Explore Clone Dataset

복제된 데이터셋 속성
  • 복제된 데이터셋은 기본적으로 비공개입니다
  • 클래스, 주석, 분할(split)을 수정할 수 있습니다
  • 변경 사항은 원본 데이터셋에 영향을 주지 않습니다
  • 이미지는 콘텐츠 주소 지정 저장소(CAS)를 사용하여 중복 제거되므로 복제 속도가 빠르며 저장 공간 사용량이 두 배로 늘어나지 않습니다

복제된 데이터셋 관리 및 주석 작업에 대한 내용은 데이터셋을 참조하십시오.

Link to this section모델 다운로드#

공개 모델 다운로드:

  1. 프로젝트 내의 모델을 클릭합니다
  2. 다운로드 아이콘을 클릭합니다
  3. 형식(PT, ONNX 등)을 선택합니다

모델을 추론용으로 사용하거나 파인튜닝을 위한 시작점으로 사용할 수도 있습니다:

# Use a downloaded model for inference
yolo predict model=path/to/downloaded-model.pt source=image.jpg

# Fine-tune on your own dataset
yolo train model=path/to/downloaded-model.pt data=my-dataset.yaml epochs=50

Link to this section모델 복제#

공개 모델을 내 프로젝트 중 하나로 복제합니다:

  1. 프로젝트 내의 모델을 클릭합니다
  2. Clone Model(모델 복제)을 클릭합니다
  3. 대상 프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 생성합니다
  4. 선택적으로 모델 이름을 변경합니다
  5. Clone Model(모델 복제)을 클릭하여 확인합니다

Ultralytics Platform Explore Clone Model Dialog

복제(Clone) vs 다운로드(Download)

**복제(Clone)**는 추가 학습이나 배포를 위해 모델을 플랫폼 내 프로젝트로 복사합니다. **다운로드(Download)**는 모델 파일을 로컬 머신에 저장합니다.

Link to this section프로젝트 복제#

공개 프로젝트를 작업 공간으로 복사하십시오:

  1. 프로젝트를 클릭하여 상세 페이지를 엽니다
  2. Clone Project를 클릭합니다
  3. 모든 모델이 포함된 프로젝트가 계정으로 복사됩니다

Ultralytics Platform Explore Clone Project

프로젝트 내 모델을 정리하는 방법은 Projects를 참조하십시오.

Link to this section공식 Ultralytics 콘텐츠#

공식 @ultralytics 콘텐츠는 Explore 페이지 상단에 고정되어 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

프로젝트설명Models작업
YOLO26최신 2026년 1월 릴리스30개 모델 (5개 크기 × 6개 작업)detect, segment, semantic, pose, OBB, classify
YOLO11현재 안정화 릴리스25개 모델 (5개 크기 × 5개 작업)detect, segment, pose, OBB, classify
YOLOv8이전 세대25개 모델 (5개 크기 × 5개 작업)detect, segment, pose, OBB, classify
YOLOv5레거시, 널리 채택됨15개 이상의 모델detect, segment, classify

공식 데이터셋에는 coco8 (8개 이미지 COCO 서브셋), VOC, african-wildlife, dota8과 같은 벤치마크 데이터셋 및 기타 일반적으로 사용되는 컴퓨터 비전 데이터셋이 포함됩니다.

공식 모델로 빠르게 시작하기

가장 빠르게 시작하는 방법은 공식 Ultralytics 프로젝트를 복제하고 사전 학습된 모델을 사용하여 자신의 데이터셋으로 학습하는 것입니다:

  1. Explore > Projects 탭으로 이동합니다
  2. @ultralytics의 YOLO26 프로젝트를 찾습니다
  3. 해당 프로젝트를 계정으로 복제합니다
  4. 지원되는 형식으로 데이터셋을 업로드하고 사전 학습된 체크포인트로 학습을 시작합니다

Link to this section사용자 프로필#

크리에이터의 사용자 이름을 클릭하면 platform.ultralytics.com/{username}에서 공개 프로필을 볼 수 있습니다. 공개 프로필에는 다음이 표시됩니다:

Ultralytics Platform User Profile Public Content

섹션콘텐츠
Bio사용자 설명 및 회사
Links소셜 프로필
Followers팔로워 수
프로젝트모델이 포함된 공개 프로젝트
데이터셋공개 데이터셋

Link to this section사용자 팔로우#

사용자 프로필에서 Follow 버튼을 클릭하여 팔로우하십시오. 팔로우하면 관심 있는 크리에이터의 새로운 콘텐츠를 발견하는 데 도움이 됩니다. 팔로워 수는 프로필에 표시됩니다.

Link to this section콘텐츠 공개하기#

커뮤니티에 작업물을 공유하십시오. 공개된 콘텐츠는 Explore 페이지에 나타나며, 로그인하지 않은 사용자를 포함하여 모든 사람에게 공개됩니다.

graph LR
    A[Your Private Content] --> B[Edit Settings]
    B --> C[Set Visibility: Public]
    C --> D[Appears on Explore Page]
    D --> E[Community Can Clone/Download]

Link to this section데이터셋 공개하기#

  1. 데이터셋으로 이동합니다
  2. 작업 메뉴(점 3개)를 엽니다
  3. Edit을 클릭합니다
  4. 가시성을 Public으로 설정합니다
  5. Save를 클릭합니다

Link to this section프로젝트 공개하기#

  1. 프로젝트로 이동합니다
  2. 작업 메뉴(점 3개)를 엽니다
  3. Edit을 클릭합니다
  4. 가시성을 Public으로 설정합니다
  5. Save를 클릭합니다
양질의 콘텐츠

콘텐츠를 공개하기 전 다음을 확인하십시오:

  • 명확하고 설명적인 이름과 설명을 추가합니다
  • 데이터셋 설정에서 클래스 이름을 정의합니다
  • 데이터 품질 및 어노테이션 정확성을 검증합니다
  • 모델 성능을 테스트하고 학습 메트릭을 포함합니다
공개 콘텐츠 가시성

공개 콘텐츠는 익명 사용자를 포함하여 인터넷상의 모든 사람에게 보입니다. 데이터를 공개하기 전에 민감하거나 비공개인 정보, 또는 저작권이 있는 데이터가 포함되어 있지 않은지 확인하십시오. 언제든지 가시성을 비공개로 다시 변경할 수 있습니다.

Link to this section가이드라인#

공개 콘텐츠를 기여할 때:

Link to this section권장 사항(Do)#

  • 유용하고 품질 높은 콘텐츠를 제공하십시오
  • 명확한 설명을 작성하십시오
  • 관련 메타데이터를 포함하십시오
  • 질문에 답변하십시오
  • 데이터 출처를 명시하십시오

Link to this section금지 사항(Don't)#

  • 민감하거나 비공개인 데이터를 업로드하지 마십시오
  • 저작권을 침해하지 마십시오
  • 부적절한 콘텐츠를 업로드하지 마십시오
  • 저품질 콘텐츠를 스팸으로 올리지 마십시오
  • 성능을 허위로 기재하지 마십시오

Link to this section콘텐츠 공유#

모든 공개 프로젝트, 모델 또는 데이터셋에서 Share 버튼을 클릭하여 공유하십시오. 공유 대화 상자는 소셜 플랫폼을 위한 미리 채워진 텍스트와 직접 복사 링크를 제공합니다.

Link to this section임베드 위젯#

공개 콘텐츠는 임베드 URL을 사용하여 외부 웹사이트에 임베드할 수 있습니다:

콘텐츠임베드 URL 패턴
프로젝트platform.ultralytics.com/embed/{username}/{project}
모델platform.ultralytics.com/embed/{username}/{project}/{model}
데이터셋platform.ultralytics.com/embed/{username}/datasets/{slug}

웹사이트에서 대화형 프로젝트 뷰, 모델 예측 위젯 또는 데이터셋 뷰어를 임베드하려면 이 URL들을 <iframe> 내에서 사용하십시오.

Link to this section공개 콘텐츠 URL#

플랫폼의 공개 콘텐츠는 깔끔하고 공유 가능한 URL을 사용합니다:

콘텐츠URL 패턴예시
프로필platform.ultralytics.com/{username}platform.ultralytics.com/ultralytics
데이터셋platform.ultralytics.com/{username}/datasetsplatform.ultralytics.com/ultralytics/datasets
데이터셋platform.ultralytics.com/{username}/datasets/{slug}platform.ultralytics.com/ultralytics/datasets/coco
프로젝트platform.ultralytics.com/{username}/{project}platform.ultralytics.com/ultralytics/yolo26
모델platform.ultralytics.com/{username}/{project}/{model}platform.ultralytics.com/ultralytics/yolo26/yolo26n
공유 가능한 링크

공개된 콘텐츠 URL은 직접 공유할 수 있습니다. 수신자는 로그인 없이 콘텐츠를 볼 수 있습니다. 복제(clone)하거나 다운로드하려면 계정이 필요합니다.

Link to this sectionFAQ#

Link to this section공개 콘텐츠를 상업적으로 사용할 수 있습니까?#

개별 콘텐츠 라이선스를 확인하십시오. 대부분의 커뮤니티 콘텐츠는 다음 용도로 제공됩니다:

  • 연구 및 교육
  • 개인 프로젝트
  • 비상업적 용도

상업적 라이선스에 대해서는 제작자에게 문의하십시오.

Link to this section부적절한 콘텐츠는 어떻게 신고합니까?#

부적절한 콘텐츠를 신고하려면:

  1. 콘텐츠(프로젝트 또는 데이터셋)가 포함된 공개 페이지로 이동합니다(접근 가능한 경우).
  2. 사이드바에서 Help 페이지를 엽니다.
  3. 피드백 유형으로 General을 선택합니다.
  4. 해당 페이지 링크를 포함하여 콘텐츠와 문제점을 설명합니다.
  5. 신고를 제출합니다.

콘텐츠에 더 이상 접근할 수 없는 경우, 어떤 페이지에서든 Help 페이지를 사용하여 가능한 한 많은 세부 정보(URL, 사용자 이름 또는 설명)를 포함하십시오.

저희 팀은 24~48시간 이내에 신고 내용을 검토합니다.

Link to this section공개 콘텐츠를 다시 비공개로 전환할 수 있습니까?#

네, 언제든지 공개 설정을 변경할 수 있습니다:

  1. 콘텐츠 설정을 엽니다.
  2. 공개 설정을 Private으로 변경합니다.
  3. 변경 사항을 저장합니다.

기존 복제본에는 영향을 주지 않습니다.

Link to this section추천 콘텐츠(featured)로 선정되려면 어떻게 해야 합니까?#

추천 콘텐츠는 다음 기준에 따라 선정됩니다:

  • 품질 및 유용성
  • 커뮤니티 참여도
  • 참신함 및 관심도
  • 명확한 문서화

별도의 신청 절차는 없습니다. 훌륭한 콘텐츠를 제작해 주시기만 하면 됩니다!

기여자
GLglenn-jocher12LAlaodouya1MYmykolaxboiko1SEsergiuwaxmann1

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