모델

Ultralytics YOLO 훈련, 분석 및 배포를 위한 포괄적인 모델 관리를 제공합니다. 사전 훈련된 모델을 업로드하거나 플랫폼에서 직접 새로운 모델을 훈련할 수 있습니다.

모델 업로드

기존 모델 가중치를 플랫폼에 업로드하십시오:

1. 프로젝트로 이동하십시오
2. 모델 업로드
3. 선택하십시오 .pt 파일
4. 이름과 설명 추가
5. 업로드

지원되는 모델 형식:

업로드 후 플랫폼은 모델 메타데이터를 파싱합니다:

• 작업 유형 (detect, segment, 포즈, OBB, classify)
• 아키텍처 (YOLO11n, YOLO11s 등)
• 클래스 이름과 개수
• 입력 크기 및 매개변수

모델 학습

플랫폼에서 직접 새 모델을 훈련하세요:

1. 프로젝트로 이동하십시오
2. 클릭 트레인 모델
3. 데이터셋 선택
4. 기본 모델 선택
5. 훈련 매개변수 구성
6. 훈련 시작

자세한 지침은 클라우드 교육을 참조하십시오.

모델 개요

각 모델 페이지에는 다음이 표시됩니다:

훈련 지표

실시간 및 과거 훈련 지표를 확인하세요:

손실 곡선

성능 지표

검증 플롯

훈련이 완료된 후, 상세한 검증 분석을 확인하십시오:

오차 행렬

클래스별 예측 정확도를 보여주는 대화형 히트맵:

PR/F1 커브

다양한 신뢰도 임계값에서의 성능 곡선:

수출 모델

모델을 17가지 배포 형식으로 내보내기:

1. 내보내기 탭으로 이동하십시오
2. 대상 형식 선택
3. 내보내기 클릭
4. 완료 시 다운로드

지원되는 형식

데이터셋 연결

모델은 소스 데이터셋에 연결될 수 있습니다:

• 훈련에 사용된 데이터셋을 확인하세요
• 모델 페이지에서 데이터셋에 접근하기
• 데이터 계보 추적

Platform 데이터셋을 사용하여 훈련할 때 ul:// URI 형식, 링크는 자동으로 생성됩니다.

가시성 설정

모델을 볼 수 있는 사람을 제어하세요:

가시성을 변경하려면:

1. 모델 동작 메뉴 열기
2. 편집을 클릭하세요
3. 표시/숨기기 전환
4. 저장을 클릭하세요

모델 삭제

더 이상 필요하지 않은 모델을 제거하세요:

1. 모델 동작 메뉴 열기
2. 삭제하기
3. 삭제 확인

FAQ

어떤 모델 아키텍처가 지원되나요?

Ultralytics 모든 YOLO 지원합니다:

• YOLO11: n, s, m, l, x 변형
• YOLO26: 최신 세대 (사용 가능 시)
• YOLOv10: 레거시 지원
• YOLOv8: 레거시 지원
• YOLOv5: 레거시 지원

훈련된 모델을 다운로드할 수 있나요?

예, 모델 페이지에서 모델 가중치를 다운로드하세요:

1. 다운로드 아이콘을 클릭하세요
2. 형식 선택 (원본) .pt 또는 수출된)
3. 다운로드가 자동으로 시작됩니다

프로젝트 간 모델을 어떻게 비교하나요?

현재 모델 비교는 프로젝트 내에서 이루어집니다. 프로젝트 간 비교를 하려면:

1. 모델을 단일 프로젝트로 이전하거나
2. 지표 내보내기 및 외부 비교

최대 모델 크기는 얼마입니까?

엄격한 제한은 없지만, 매우 큰 모델(2GB 초과)의 경우 업로드 및 처리 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다.

사전 훈련된 모델을 미세 조정할 수 있나요?

네! 사전 훈련된 모델을 업로드한 후, 해당 체크포인트에서 시작하여 데이터셋으로 훈련을 시작하세요. 플랫폼은 업로드된 모델을 자동으로 시작점으로 사용합니다.

📅 생성 0 일 전 ✏️ 업데이트 0일 전

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