세계 유수의 기업들이 신뢰하는 솔루션
고객들의 의견
Ultralytics로 전환하면서 모든 것이 훨씬 간단해졌습니다. 단 한 줄의 코드로 무엇이든 학습, 예측 및 내보내기를 할 수 있습니다.
Ultralytics Python 패키지를 통해 Ultralytics YOLO 모델을 학습하고 배포하는 기능은 매우 견고합니다. 빠른 추론과 결합하여 건설 현장에서 이미지를 신속하게 처리하고 실시간 피드백을 제공할 수 있게 해줍니다.
Ultralytics를 사용하여 다른 모델들에 비해 더 높은 정확도로 속도를 향상시킬 수 있었습니다. CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO와 같은 다양한 프레임워크와의 호환성은 R&D 과정에서 가중치를 미세 조정하고 우리가 가진 모든 하드웨어에 최적화하는 데 매우 유용했습니다.
우리는 이제 막 시작 단계에 있습니다. Ultralytics YOLO를 통해 더 안전할 뿐만 아니라 더 스마트한 솔루션을 개발할 수 있는 기반을 마련했으며, 이는 생명을 구하고 산업 안전 관리 방식을 혁신할 수 있는 실시간 통찰력을 제공합니다.
우리는 식품 생산 라인에서 재료를 집고 배치하는 컴퓨터 비전 기반 로봇을 만듭니다. 로봇 조작에는 1cm 미만의 정밀도가 요구되며, Ultralytics YOLO 모델은 그러한 수준의 정확도를 제공하는 데 탁월합니다.
STM32 마이크로컨트롤러에서 Ultralytics YOLO 모델의 성능은 엣지 컴퓨터 비전의 새로운 지평을 열어줍니다. 간소화된 통합과 다중 모델 변형에 대한 지원을 통해 개발자들은 확장 가능하고 반응성이 뛰어난 임베디드 비전 솔루션을 구축하는 데 필요한 정확한 기능을 갖추게 되었습니다.
Ultralytics의 YOLO는 사용하기 매우 즐거웠습니다. Python 라이브러리는 학습과 추론 모두에서 놀랍도록 매끄럽고 일관적이며, 실제로 우리 파이프라인에 통합하는 과정이 매우 원활했는데, 이는 드문 경우입니다.
Ultralytics Python 패키지를 사용하면 모델을 매우 쉽고 빠르게 학습시킬 수 있습니다. 또한 서로 다른 모델과 최신 버전의 YOLO 간의 표준화는 수년간 높은 수준의 안정성을 보장합니다.
Ultralytics YOLO를 Instabase AI 플랫폼에 통합하는 과정은 쉽고 간편했습니다. 이는 출시 일정을 가속화하고 고객에게 시각적 객체 인식 기능을 제공하는 데 도움이 되었습니다.
그들은 시각적 데이터를 뛰어난 정확도와 효율성으로 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다. Ultralytics YOLOv8과 SSS(Sony Semiconductor Solutions Corporation)의 IMX500 센서를 결합함으로써, 이 파트너십은 고성능 시각적 데이터 처리에 의존하는 기업들의 실시간 의사결정을 향상시키는 강력한 온디바이스 AI 기능을 제공합니다.
Ultralytics YOLO 모델은 우리의 Metis AI Processing Units(AIPUs)에 매우 적합했습니다. 통합하기 쉽고 효율적으로 실행되며, 고객이 엣지 환경에서 즉시 영향력 있는 Vision AI 애플리케이션을 운영할 수 있도록 돕습니다.
ALYCE에서 Ultralytics를 활용하는 것은 모델 학습의 판도를 바꾸어 놓았으며, 데이터 정확도를 높이고 고객에게 독보적인 품질을 제공하며 지속 가능한 모빌리티 프로젝트를 지원할 수 있게 해주었습니다.
Ultralytics YOLO 모델은 조력 발전소 현장부터 항만, 산호초에 이르기까지 다양한 수중 환경 전반에서 우리에게 매우 잘 작동했습니다. 정확성과 신뢰성 덕분에 해양 에너지 및 연구 프로젝트 전반의 환경 모니터링 작업에서 크게 의존하고 있습니다.
Ultralytics는 프로토타입뿐만 아니라 최종 솔루션을 개발하는 데도 매우 강력하고 사용하기 쉬운 솔루션입니다.
보통 머신러닝 모델을 학습시키는 데는 엄청난 시간이 소요되며, 종종 추론까지 2~3일을 기다린 후 정확도가 충분한지 결정해야 합니다. 하지만 Ultralytics YOLO를 사용하면 하루 만에 모델을 학습시키고 신속하게 결정을 내리며 결과로부터 빠르게 배울 수 있습니다. 일단 학습되면 데이터셋을 향상시켜 성능을 더욱 개선할 수도 있습니다.
Ultralytics의 YOLO 모델은 AI 업계의 판도를 바꾸고 있습니다. YOLOv5와 YOLOv8 모델은 사용 편의성, 최첨단 성능, 정확성으로 인해 개발자들에게 선호됩니다. OpenVINO와 결합된 이 모델들은 최신 CPU에서 최고의 즉시 사용 가능한 성능을 발휘할 수 있는 잠재력을 제공합니다.
모든 고객 성공 사례 보기
팀들이 Ultralytics YOLO를 사용하여 실제 컴퓨터 비전 문제를 해결하는 방법을 확인해 보십시오.


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Learn more자주 묻는 질문
Ultralytics YOLO 리포지토리는 기본적으로 AGPL-3.0 라이선스에 따라 배포됩니다. 이 OSI 승인 라이선스는 학생, 연구원 및 애호가를 위해 설계되었으며, 오픈 협업을 장려하고 AGPL-3.0 구성 요소를 사용하는 모든 소프트웨어도 오픈 소스로 공개하도록 요구합니다. 이는 투명성을 보장하고 혁신을 촉진하지만, 상업적 사용 사례에는 적합하지 않을 수 있습니다.
귀하의 프로젝트가 Ultralytics 소프트웨어 및 AI 모델을 상업용 제품이나 서비스에 포함하는 것을 포함하고, AGPL-3.0의 오픈 소스 요구 사항을 우회하고자 한다면 Enterprise License가 이상적입니다.
Enterprise License의 혜택은 다음과 같습니다:
- 상업적 유연성: 프로젝트를 오픈 소스로 공개해야 하는 AGPL-3.0 요구 사항을 준수하지 않고도 독점 제품에 Ultralytics YOLO 소스 코드 및 모델을 수정하고 포함할 수 있습니다.
- 독점 개발: Ultralytics YOLO 코드 및 모델을 포함하는 상업용 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있는 완전한 자유를 얻습니다.
원활한 통합을 보장하고 AGPL-3.0 제약을 피하려면 제공된 양식을 사용하여 Ultralytics Enterprise License를 요청하십시오. 당사 팀이 귀하의 특정 요구 사항에 맞춰 라이선스를 조정하도록 지원해 드립니다.
선택하는 모델은 성능, 정확도, 배포 대상 및 하드웨어 제약을 포함한 프로젝트 요구 사항에 따라 달라집니다. 대부분의 새로운 프로젝트의 경우 Ultralytics YOLO26이 권장 시작점인데, 이는 속도, 정확도, 내보내기 가능성 및 멀티 태스크 지원 측면에서 최신 개선 사항을 제공하기 때문입니다.
기존 워크플로우나 호환성 요구 사항이 있는 팀을 위해 이전 YOLO 모델 제품군도 계속 사용할 수 있습니다.
새로 시작하는 경우 YOLO26을 먼저 선택한 다음, 더 작거나 큰 변형 모델을 벤치마킹하여 배포 환경에 맞는 속도와 정확도의 적절한 균형을 찾으십시오.
Ultralytics YOLO 모델은 객체 탐지, 세그멘테이션, 분류, 자세 추정 및 방향성 객체 탐지와 같은 작업을 위한 컴퓨터 비전 모델 제품군입니다. YOLO26은 최신 안정 버전이며 대부분의 새로운 프로젝트에 권장됩니다. 기존 워크플로우나 호환성 요구 사항이 있는 팀을 위해 이전 YOLO 버전도 계속 사용할 수 있습니다.
Ultralytics YOLO 모델은 이미지와 비디오에서 시각적 데이터를 분석하기 위해 개발된 컴퓨터 비전 아키텍처입니다. 이러한 모델은 객체 탐지, 분류, 자세 추정, 추적, 인스턴스 세그멘테이션 및 방향성 객체 탐지를 포함한 작업을 위해 학습될 수 있습니다.
최신 Ultralytics YOLO 모델 제품군은 YOLO26이며, 기존 워크플로우를 위해 이전 YOLO 버전을 사용할 수 있습니다.
