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해결하는 문제

Ultralytics는 최첨단 컴퓨터 비전 작업을 위한 통합 프레임워크를 제공하여, 서로 다른 비전 목표를 위해 개별적이고 복잡한 구현을 할 필요성을 없애줍니다. 사용자는 속도와 정확도 모두에 최적화된 모델을 사용하여 객체 탐지, 이미지 분류 및 세그멘테이션을 수행할 수 있습니다.

작동 방식

이 프로젝트는 YOLO (You Only Look Once) 모델 제품군을 중심으로 합니다. 고수준 Python API와 명령줄 인터페이스 (CLI)를 제공하여 사용자가 사전 학습된 모델을 로드하고, 사용자 정의 데이터셋으로 학습시키고, 성능을 검증하며, ONNX와 같은 다양한 배포 형식으로 내보낼 수 있도록 합니다. 객체 탐지, 인스턴스 및 의미론적 세그멘테이션, 자세 추정, 깊이 추정, 지향성 객체 탐지 (OBB) 및 비디오 프레임 간 객체 추적을 포함한 광범위한 작업을 지원합니다.

대상 사용자

실시간 컴퓨터 비전 기능을 애플리케이션에 통합해야 하는 개발자와 AI 연구자를 위해 설계되었으며, 엣지 디바이스용 경량 모델이 필요한 사용자부터 복잡한 환경에서 고정밀 모델이 필요한 사용자까지 모두 아우릅니다.

주요 특징

• 멀티태스킹 지원: 탐지, 세그멘테이션, 분류, 자세 추정 및 깊이 추정을 하나의 패키지에서 처리합니다.
• 유연한 인터페이스: Python 라이브러리와 간단한 CLI (yolo 명령어)를 통해 모두 접근 가능합니다.
• 배포 준비 완료: 효율적인 추론을 위해 모델을 ONNX와 같은 형식으로 내보내는 것을 지원합니다.
• 확장 가능한 모델 크기: 하드웨어 제약 조건에 따라 속도와 정확도의 균형을 맞출 수 있도록 다양한 모델 크기(nano에서 extra-large까지)를 제공합니다.