Ultralytics 빠른 시작
Ultralytics 사용자 친화적이고 직관적으로 설계되어 사용자가 데이터셋을 신속하게 업로드하고 새로운 YOLO 훈련할 수 있습니다. 다양한 사전 훈련된 모델을 제공하여 사용자가 쉽게 시작할 수 있도록 합니다. 모델이 훈련되면 브라우저에서 바로 테스트할 수 있으며, 한 번의 클릭으로 프로덕션 환경에 배포할 수 있습니다.
journey
title Your First Model in 5 Minutes
section Sign Up
Create account: 5: User
Select region: 5: User
section Prepare Data
Upload dataset: 5: User
Review images: 4: User
section Train
Configure training: 5: User
Monitor progress: 3: Platform
section Deploy
Test model: 5: User
Deploy endpoint: 5: User
참고: Ultralytics 시작하기
시작하기
Ultralytics 다양한 간편 가입 옵션을 제공합니다. Google, Apple 또는 GitHub 계정으로 등록 및 로그인하거나, 이메일 주소만으로 간단히 가입할 수 있습니다.
지역 선택
가입 과정에서 데이터 지역을 선택하라는 요청을 받게 됩니다. 이는 데이터, 모델 및 배포가 저장될 위치를 결정하므로 중요한 선택입니다.
| 지역 | 위치 | 최적의 |
|---|---|---|
| 미국 | 미국 중부(아이오와) | 아메리카 지역 사용자 |
| EU | EU 서부 (벨기에) | 유럽 사용자, GDPR 준수 |
| AP | 아시아 태평양 (홍콩) | 아시아 태평양 지역 사용자 |
지역은 영구적입니다
계정 생성 후에는 지역 설정을 변경할 수 없습니다. 최적의 성능을 위해 귀하 또는 귀하의 사용자에게 가장 가까운 지역을 선택하십시오.
프로필을 완성하세요
지역을 선택한 후, 귀하의 정보로 프로필을 완성하세요.
나중에 업데이트
설정 페이지에서 언제든지 프로필을 업데이트할 수 있습니다. 여기에는 표시 이름, 사용자 이름, 소개글 및 소셜 링크가 포함됩니다.
홈 대시보드
로그인 후에는 Ultralytics 플랫폼의 홈 페이지로 이동하게 되며, 여기에서는 종합적인 개요, 빠른 작업 및 최근 활동을 확인할 수 있습니다.
사이드바를 통해 주요 섹션에 접근할 수 있습니다:
- 홈: 빠른 작업 및 최근 항목이 포함된 대시보드
- 데이터셋: 귀하가 업로드한 데이터셋
- 프로젝트: 귀하의 훈련 프로젝트 및 모델
- 배포: 모델 엔드포인트
- 탐색: 커뮤니티의 공개 콘텐츠
빠른 작업
홈 페이지에서 다음과 같은 작업을 빠르게 수행할 수 있습니다:
- 데이터셋 업로드: 훈련 데이터 준비를 시작하세요
- 프로젝트 생성: 새로운 실험 세트 구성
- 트레이닝 모델: GPU에서 클라우드 트레이닝 실행
첫 번째 데이터셋 업로드
데이터셋으로 이동하여 "데이터셋 업로드"를 클릭하여 훈련 데이터를 추가하세요.
Ultralytics 다양한 업로드 형식을 지원합니다:
| 형식 | 설명 |
|---|---|
| 이미지 | JPG, PNG, WebP, TIFF 및 기타 일반적인 형식 |
| ZIP 압축 파일 | 이미지와 레이블이 포함된 압축 폴더 |
| 영상 | MP4, AVI - 프레임 자동 추출 |
| YOLO | 표준 YOLO 구조와 레이블 |
업로드 후 플랫폼은 귀하의 데이터를 처리합니다:
- 이미지가 정규화되고 썸네일이 생성됩니다
- 라벨이 파싱되고 검증됩니다
- 통계는 자동으로 계산됩니다
데이터 세트 및 지원되는 형식에 대해 자세히 알아보세요.
첫 번째 프로젝트 만들기
프로젝트는 관련 모델과 실험을 체계적으로 정리하는 데 도움이 됩니다. 프로젝트로 이동하여 "프로젝트 생성"을 클릭하세요.
프로젝트의 이름과 선택적 설명을 입력하세요. 프로젝트에는 다음이 포함됩니다:
- 모델: 훈련된 체크포인트
- 활동 로그: 변경 내역
- 공유: 팀원과 협업하기
프로젝트에 대해 자세히 알아보기.
첫 번째 모델 훈련하기
프로젝트에서 "모델 훈련"을 클릭하여 클라우드 훈련을 시작하세요.
훈련 구성
- 데이터셋 선택: 업로드한 데이터셋 중에서 선택하세요
- 모델 선택: 기본 모델(YOLO11n, YOLO11s 등)을 선택하십시오.
- 에포크 설정: 훈련 반복 횟수
- GPU 선택: 컴퓨팅 리소스 선택
| 모델 | 크기 | 속도 | 정확성 |
|---|---|---|---|
| YOLO11n | 나노 | 가장 빠른 | 좋아요 |
| YOLO11s | 작은 | 빠른 | 더 나은 |
| YOLO11m | 중간 | 중간 | 높음 |
| YOLO11l | 대형 | 더 느리게 | 더 높은 |
| YOLO11x | 엑스트라 라지 | 가장 느린 | 최고 |
모니터 교육
훈련이 시작되면 진행 상황을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다:
- 손실 곡선: 훈련 및 검증 손실 추적
- 메트릭스: mAP, 정밀도, 재현율 매 에포크마다 업데이트됨
- 시스템 통계: GPU , 메모리 사용량
클라우드 교육에 대해 자세히 알아보세요.
모델 테스트하기
훈련이 완료된 후, 브라우저에서 직접 모델을 테스트하세요:
- 모델의 테스트 탭으로 이동하세요
- 이미지를 업로드하거나 예시 이미지를 사용하세요
- 경계 상자로 추론 결과 보기
추론 매개변수 조정:
- 신뢰도 임계값: 낮은 신뢰도의 예측값 필터링
- IoU : NMS 위한 중첩 제어
- 이미지 크기: 추론을 위한 입력 크기 조정
추론에 대해 자세히 알아보기.
프로덕션 환경에 배포
모델을 전용 엔드포인트에 배포하여 프로덕션 환경에서 사용하세요:
- 모델의 배포 탭으로 이동하세요
- 세계 지도에서 지역을 선택하세요 (43개 지역 이용 가능)
- "배포"를 클릭하여 엔드포인트를 생성하세요
엔드포인트는 약 1분 후에 준비될 예정입니다.
- 고유 URL: API 호출용 HTTPS 엔드포인트
- 자동 확장: 트래픽에 따라 자동으로 확장됩니다
- 모니터링: 메트릭 및 로그 요청
엔드포인트에 대해 자세히 알아보기.
피드백
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