다양한 산업 전반에서 실제 AI 솔루션을 구현합니다

Ultralytics Platform은 저희에게 획기적인 도구였습니다. 데이터 사이언티스트가 데이터 세트를 쉽게 만들고, 클라우드 컴퓨팅을 사용해 새 모델을 빠르게 학습하며, 모델 설정을 달리한 실험을 비교하고, 각 문제에 가장 적합한 모델을 찾을 수 있습니다. 객체 탐지, 인스턴스 세그멘테이션 및 시맨틱 세그멘테이션 실험을 시작할 때 가장 먼저 찾는 도구가 되었습니다.

멀티모달 센싱과 함께 Ultralytics YOLO는 SK Godelius의 컴퓨터 비전 파이프라인에서 핵심 구성 요소로, 어떤 부품에 문제가 있는지 정확히 식별할 수 있도록 해 작업자의 안전을 지키고 검사의 일관성을 유지합니다.

Ultralytics YOLO 모델은 AI 서비스 구현 속도를 25.2% 높이는 데 도움이 되었습니다. 배포가 쉽고 실제 환경에서 탁월한 성능을 제공하며, 운영 성능을 저하시키지 않으면서 속도와 정확도, 확장성을 향상합니다.

Ultralytics가 제공하는 학습 인프라를 매우 유용하게 활용하고 있으며, 특히 시작하기가 무척 쉽다는 점이 마음에 듭니다. 특히 데이터셋을 구축하고 “train” 함수를 실행하는 과정이 간단했습니다.

평가한 모든 모델 가운데 YOLO는 저희 활용 사례에서 단연 가장 빨랐습니다.

모델이 다양한 소재 클래스를 분류하는 정확도를 높이는 동시에 팀에서 필요한 수작업을 줄이고자 했습니다. Ultralytics YOLO로 전환한 것이 이러한 성능 향상을 실현하는 핵심이었습니다.

Ultralytics YOLOv8 nano를 사용하면 엣지에서 재학습하고 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 새 모델을 배포할 수 있으며, 데이터의 일부만 전송하면 됩니다. 정확도와 작은 설치 공간의 조합은 바로 저희 환경에 필요한 것입니다.

Ultralytics YOLO 모델은 사용하기 쉽고 정확하며 유연합니다. 덕분에 평균 순찰 시간을 약 30% 단축할 수 있었습니다.

Ultralytics로 전환하기로 한 뒤 모든 것이 훨씬 간단해졌습니다. 한 줄의 코드로 무엇이든 학습하고, 예측하고, 내보낼 수 있습니다.

Ultralytics Python 패키지를 통해 Ultralytics YOLO 모델을 학습하고 배포하는 기능은 매우 안정적입니다. 빠른 추론과 결합해 이미지를 신속하게 처리하고 건설 현장에 실시간 피드백을 제공할 수 있습니다.

Ultralytics를 사용하면서 다른 모델보다 정확도는 높이고 속도도 향상할 수 있었습니다. CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO 등 다양한 프레임워크와의 호환성은 R&D 과정에서 가중치를 미세 조정하고 보유한 하드웨어에 맞게 최적화하는 데 큰 도움이 되었습니다.

아직 시작에 불과합니다. Ultralytics YOLO를 기반으로 더 안전하고 지능적인 솔루션을 개발하고, 생명을 구하며 산업 안전 관리 방식을 혁신할 수 있는 실시간 인사이트를 제공할 수 있습니다.

식품 생산 라인에서 식재료를 집어 옮기는 컴퓨터 비전 기반 로봇을 제작합니다. 로봇 조작에는 1cm 미만의 정밀도가 필요하며, Ultralytics YOLO 모델은 이러한 수준의 정확도를 제공하는 데 탁월합니다.

STM32 마이크로컨트롤러에서 Ultralytics YOLO 모델이 발휘하는 성능은 엣지 컴퓨터 비전의 새로운 가능성을 열어 줍니다. 간소화된 통합과 여러 모델 변형에 대한 지원을 통해 개발자는 확장 가능하고 응답성이 뛰어난 임베디드 비전 솔루션을 구축하는 데 필요한 모든 것을 갖출 수 있습니다.

Ultralytics의 YOLO는 정말 만족스럽게 사용하고 있습니다. Python 라이브러리는 학습과 추론 모두에서 놀라울 만큼 매끄럽고 일관적입니다. 실제로 파이프라인에 마찰 없이 통합할 수 있었는데, 이는 드문 일입니다.

Ultralytics Python 패키지를 사용하면 모델을 매우 쉽고 빠르게 학습할 수 있습니다. 또한 다양한 모델과 새로운 YOLO 버전 전반에 적용된 표준화 덕분에 오랜 기간 높은 안정성을 확보할 수 있습니다.

Ultralytics YOLO를 Instabase AI 플랫폼에 통합하는 과정은 쉽고 순조로웠습니다. 이를 통해 출시 일정을 앞당기고 고객에게 시각적 객체 인식 기능을 제공할 수 있었습니다.

이들은 탁월한 정확도와 효율성으로 시각 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환합니다. SSS (Sony Semiconductor Solutions Corporation)의 IMX500 센서와 Ultralytics YOLOv8을 결합한 이 파트너십은 강력한 온디바이스 AI 기능을 제공하여 고성능 시각 데이터 처리에 의존하는 기업의 실시간 의사 결정을 향상합니다.

Ultralytics YOLO 모델은 Metis AI Processing Units (AIPUs)에 매우 적합합니다. 통합이 쉽고 효율적으로 실행되며, 고객이 엣지에서 영향력 있는 비전 AI 애플리케이션을 빠르게 구현하도록 지원합니다.

ALYCE에서는 Ultralytics를 활용해 모델 학습 방식을 획기적으로 개선했으며, 데이터 정확도를 높이고 고객에게 탁월한 품질을 제공하는 동시에 지속 가능한 모빌리티 프로젝트를 지원할 수 있었습니다.

Ultralytics YOLO 모델은 조력 터빈 시설부터 항구와 산호초에 이르기까지 다양한 수중 환경에서 매우 효과적으로 작동했습니다. 정확도와 신뢰성이 뛰어나 해양 에너지 및 연구 프로젝트의 환경 모니터링 업무에서 핵심적으로 활용하고 있습니다.

Ultralytics는 프로토타입 개발은 물론 최종 솔루션 개발에도 매우 강력하고 사용하기 쉬운 솔루션입니다.

일반적으로 머신러닝 모델을 학습하는 데는 많은 시간이 걸리고, 추론 결과를 기다리는 데 2~3일이 걸린 뒤 정확도가 충분한지 판단해야 합니다. 하지만 Ultralytics YOLO를 사용하면 하루 만에 모델을 학습하고, 신속하게 의사 결정을 내리며, 결과를 빠르게 학습 과정에 반영할 수 있습니다. 학습을 마친 뒤에는 데이터셋을 개선해 성능을 더욱 높일 수도 있습니다.

Ultralytics의 YOLO 모델은 AI 업계의 판도를 바꾸고 있습니다. YOLOv5 및 YOLOv8 모델은 사용 편의성과 최첨단 성능, 정확도 덕분에 개발자들에게 사랑받고 있습니다. OpenVINO와 함께 사용하면 최신 CPU에서 별도 설정 없이도 최고의 성능을 발휘할 잠재력을 갖습니다.