모델 설정, 트래커 구성, 실시간 추론을 실제 데모를 통해 소개하는 과정을 통해 Ultralytics YOLOv8 강력한 객체 감지 및 추적 기능을 알아보세요.
모델 설정, 트래커 구성, 실시간 추론을 실제 데모를 통해 소개하는 과정을 통해 Ultralytics YOLOv8 강력한 객체 감지 및 추적 기능을 알아보세요.
오늘은 여정의 또 다른 장인 Ultralytics YOLOv8. 이번 에피소드에서는 산업 전반에 걸쳐 수많은 애플리케이션을 구현하는 컴퓨터 비전의 기본 요소인 물체 감지 및 추적에 초점을 맞춥니다. 다음과 같은 기능을 살펴보세요. YOLOv8 의 기능을 살펴보는 시간을 가져보세요.
물체 감지 및 추적은 감시 시스템부터 산업 자동화에 이르기까지 다양한 시나리오에서 중요한 역할을 합니다. Ultralytics 기반의 YOLOv8 사용하면 이러한 기능을 그 어느 때보다 쉽게 활용할 수 있습니다. 니콜라이가 그 과정을 안내하며 주요 인사이트와 실용적인 데모를 강조합니다.
니콜라이는 복잡한 물체 감지 및 추적에 대해 자세히 알아보기 전에 YOLOv8 다용도성을 강조합니다. 혼잡한 공간에서 사람을 식별하든 생산 라인의 물체를 모니터링하든 YOLOv8 강력한 솔루션을 제공합니다.
Visual Studio 코드 탐색하기. 이 동영상에서는 니콜라이가 물체 감지 및 추적을 위해 YOLOv8 모델을 설정하는 방법을 보여드립니다. 그는 중형 모델을 활용하여 고급 하드웨어 구성을 통해 더 큰 규모의 모델도 실시간으로 원활하게 실행할 수 있는 방법을 보여줍니다.
객체 추적의 영역에서는 올바른 트래커를 선택하는 것이 가장 중요합니다. 니콜라이가 정확성과 신뢰성으로 유명한 ByteTrack 알고리즘을 소개합니다. 또한 다양한 추적 요구사항을 충족하는 BoTSort와 같은 대체 트래커를 언급하며 YOLOv8 다재다능함을 강조합니다.
모델과 트래커를 구성했으니 이제 YOLOv8 실제로 작동하는 모습을 볼 차례입니다. 이 튜토리얼에서는 미리 녹화된 비디오를 사용하여 프로그램이 어떻게 실행되는지, 물체 감지 및 추적의 라이브 데모를 확인할 수 있습니다. 각 객체에 고유 식별자가 할당되어 원활한 추적이 가능한 인상적인 결과를 확인할 수 있습니다.
데모에서 한 걸음 더 나아가 실시간 웹캠 피드로 전환하여 실시간 추적 기능을 보여주는 방법을 살펴봅니다. 개인 감지부터 물체 식별까지, YOLOv8 카메라가 움직이거나 가려져도 추적의 일관성을 유지합니다.
멀티스레딩을 사용하여 여러 비디오 스트림에서 오브젝트를 추적하는 것은 수많은 감시 카메라 피드를 처리하는 데 이상적입니다. Python 스레딩 모듈과 YOLOv8 사용하면 각 스레드가 별도의 트래커 인스턴스를 관리하여 백그라운드 처리를 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이 기능은 유용하며 고급 분석에서 중요한 역할을 합니다.
니콜라이는 시연을 통해 객체 감지 및 추적의 실질적인 관련성을 강조합니다. 헬스케어 산업부터 농업 및 제조업에 이르기까지 그 응용 분야는 광범위하고 다양합니다. 그는 또한 효율성과 정확성을 높이기 위해 감지 기능과 함께 추적 기능을 통합하는 것이 중요하다고 강조합니다.
결론적으로, 물체 감지 및 추적을 위한 수많은 애플리케이션은 모든 산업 분야에서 유연하고 창의적인 솔루션을 제공합니다. Ultralytics YOLOv8 통해 컴퓨터 비전의 잠재력을 최대한 활용하세요. 여기에서 자세히 알아보고 전체 튜토리얼을 시청하세요!
인공 지능 및 머신 러닝의 끊임없이 진화하는 환경을 계속 탐구하면서 계속 지켜봐 주시고 커뮤니티에 참여하세요.
