Ultralytics YOLOv8 소개

YOLO 아키텍처 제품군의 최신 릴리스인 YOLOv8은 실시간 객체 감지, 분할 및 분류 분야에서 세계 최고입니다. YOLOv8은 문서화가 잘 된 워크플로, 처음부터 작성된 깔끔한 코드, 그 어느 때보다 사용하기 쉬운 모델, 모든 YOLO 버전을 지원하여 모든 사용자의 요구에 맞는 유연한 솔루션을 제공합니다.

YOLOv8은 수년간의 연구, 개발 및 테스트의 정점을 나타내며, YOLOv8이 기능이 풍부할 뿐만 아니라 직관적이고 사용하기 쉽도록 팀에서 열심히 노력했습니다. 숙련된 전문가이든 이 분야를 처음 접하는 사람이든 누구나 오픈 소스 도구를 시작할 수 있도록 YOLOv8을 만들었습니다.

YOLOv8을 지속적으로 개선하면서 여러분의 제안, PR, 버그 수정 및 문제 제기를 장려합니다. 전문적인 지원이 필요하시면 문의 양식을 작성해 주십시오. 오픈 소스 도구로서 커뮤니티의 피드백은 우리에게 매우 중요합니다. 우리 커뮤니티는 우리의 가장 큰 자산이었으며, 우리가 계속 창조하고 혁신할 수 있는 이유입니다.

그럼 더 이상 지체하지 말고 YOLOv8을 살펴봅시다!

무엇이 YOLOv8을 YOLOv8로 만드는가?

YOLOv8을 YOLO 아키텍처 제품군의 최신 릴리스로 발표하게 되어 기쁩니다. 보편적으로 사랑받고 사용되는 모델을 만들기 위해 수많은 시간과 노력을 투자한 커뮤니티의 일원이 된 것을 영광으로 생각합니다.

YOLOv8은 이전 YOLO 버전의 성공을 기반으로 구축되어 YOLO 제품군에서 차세대 모델로 자리매김했습니다. 성능과 유연성을 크게 향상시키는 많은 새로운 기능과 개선 사항이 포함되었습니다.
YOLOv8의 핵심 측면 중 하나는 확장성입니다. 이전의 모든 YOLO 버전과 호환되도록 설계된 프레임워크이기 때문입니다. 이를 통해 사용자는 다른 버전 간에 쉽게 전환하고 성능을 비교할 수 있으므로 기존 YOLO 모델을 활용하면서 최신 YOLO 기술을 활용하려는 사용자에게 적합한 선택입니다.

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YOLOv5 vs. YOLOv8

접근 가능한 AI 도구에 대한 요구를 파악하여 R&D 프로세스에 반영했습니다. 단순성과 사용 편의성을 최우선으로 생각했기 때문에 YOLOv5가 널리 채택된 것은 당연합니다. 그러나 YOLOv8은 이를 훨씬 더 발전시켰습니다.

무엇이 새로워졌나요?

• YOLOv8은 최첨단 기술입니다. YOLOv5는 빠르고 쉽고 정확했지만, 그 기능면에서 세계 최고는 아니었습니다. YOLOv8은 이를 변화시켰습니다. 사용 가능한 다른 모든 모델보다 빠르고 정확합니다.
• YOLOv8은 훨씬 더 간단합니다. YOLOv5에서는 리포지토리를 복제하고 환경을 수동으로 설정해야 했습니다. 이것은 여전히 직접 해보는 것을 즐기는 사람들을 위한 선택 사항이지만, YOLOv8을 시작하려면 리포지토리를 pip 패키지로 설치할 수 있습니다.

• YOLOv8은 플랫폼이 됩니다. 단일 아키텍처에서 벗어나 YOLOv8은 경쟁사의 버전을 포함하여 모든 YOLO 버전을 지원합니다.

• YOLOv8 관련 논문이 발표될 예정입니다. YOLOv5의 경우 과학 논문이 없다는 점이 항상 논쟁거리였습니다. YOLOv8의 경우 몇 주 안에 논문이 발표될 것으로 예상됩니다.

무엇이 동일할까요?

• 명확하게 문서화된 워크플로우. YOLOv8에서는 YOLOv5에서 가치 있는 것으로 입증된 문서화된 워크플로우를 유지했습니다. 그러나 YOLOv8에서는 개선 사항을 통합하여 더욱 간단하게 만들었습니다.

• 개발자. 아직 모르셨다면 걱정 마세요! Ultralytics 팀은 YOLOv5와 YOLOv8을 모두 개발했습니다.
• 통합. YOLOv8은 파트너의 도구에 대한 지원도 계속할 것입니다.

또 무엇을 기대할 수 있을까요?

예상할 수 있는 YOLOv8의 다음 두 가지 주요 릴리스는 다음과 같습니다.


• 논문. YOLOv8 출시 직후 과학 논문을 발표할 예정입니다. 이번에는 약속합니다.

• Ultralytics HUB를 사용한 성능 추적. YOLOv8과 Ultralytics HUB 간의 직접적이고 긴밀한 통합을 제공하기 위해 노력하고 있으며, 이를 통해 사용자는 모델 메트릭 및 손실을 시각화하고 예측을 미리 보고 다른 모델(공개 또는 비공개)과 비교할 수 있습니다. Ultralytics HUB에서 YOLOv8 모델은 ONNX, OpenVINO, TensorRT, TFLite, CoreML 등 다양한 형식으로 내보낼 수 있습니다.

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