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Intel YOLO Ultralytics YOLO 배포하여 고성능 추론 Intel

Ultralytics Intel Ultralytics CPU, NPU 및 GPU의 성능을 활용해 고성능 추론 기능을 Intel .

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Intel YOLO Ultralytics YOLO 배포하여 고성능 추론 Intel

Intel 소개

Intel 나스닥: INTC)은 전 세계의 발전을 이끌고 삶을 풍요롭게 하는, 세상을 변화시키는 기술을 창출하는 업계 선도 기업입니다. Intel 고객의 가장 큰 과제를 해결하고 비즈니스와 사회를 혁신하기 위해 클라우드, 네트워크, 엣지, 그리고 모든 컴퓨팅 기기에 지능을 접목함으로써 반도체 설계 및 제조 기술을 Intel 발전시키고 있습니다.


OpenVINO™는 정확도를 유지하고 하드웨어 활용도를 최적화하면서도, 더 낮은 지연 시간과 더 높은 처리량으로 AI 추론을 가속화하는 오픈 소스 툴킷입니다. 이 툴킷은 컴퓨터 비전, 대규모 언어 모델, 생성형 AI 전반에 걸쳐 AI 개발 및 딥러닝 통합 과정을 간소화합니다.

YOLO Intel 선택해야 하는 이유는 무엇일까요?

탁월한 성능과 효율성을 자랑하는 Ultralytics YOLO 배포하세요

Ultralytics YOLO에 최적화됨

Intel 전체 디바이스 라인업에서 최대 처리량과 최소 지연 시간을 제공합니다.

Edge 네이티브 성능

FP32, FP16 및 INT8을 지원하는 엣지용 YOLO . 정확도 저하 없이 사용 가능합니다.

실시간 추론

모든 주요 YOLO 10ms 미만의 추론 YOLO 기록하며, YOLO Intel , GPU 및 NPU에서 검증되었습니다.

낮은 총소유비용

기존 Intel 활용한 추론. 정확도를 저하시키지 않으면서 비용을 절감합니다.

간편한 통합

Ultralytics Python CLI 사용하면 몇 분 만에 바로 시작할 수 있습니다. API와 워크플로는 동일합니다.

미래에 대비한

최신 YOLO Intel 항상 최신 상태로 유지합니다. 파이프라인 재작업이 필요하지 않습니다.

종합 솔루션

Ultralytics 함께 훈련하세요

Ultralytics 업계 선도적인 플랫폼에서 맞춤형 YOLO 구축하고 개선해 보세요.YOLOv8 , 최신 아키텍처, 엄선된 데이터셋, 강력한 최적화 도구를 활용하여 더 빠르게 실제 환경에 적용할 수 있습니다.

OpenVINO 내보내기

단 한 OpenVINO 훈련된 모델을 OpenVINO 변환하고 양자화할 수 있습니다. 이 내보내기 프로세스는 네트워크 토폴로지, 가중치, tensor 포함한 최적화된 모델 패키지를 생성하여, 모든 Intel 더 빠르게 실행되도록 합니다.

Intel 에 배포

통합된 API를 통해 Intel , 내장 GPU, 독립형 GPU 및 NPU에서 추론을 실행할 수 있습니다. 코드를 다시 작성할 필요도, 하드웨어별 코드를 작성할 필요도 없으며, 어디서 배포하든 일관되고 가속화된 성능을 제공합니다.
OpenVINO 내보내기

기술적 통합

Ultralytics 과 Intel 간의 원활한 통합
지원되는 모델
지원되는 작업
성능 벤치마크
사용 예시

Ultralytics YOLOv8

8

YOLOv8 성능을 YOLOv8 세그멘테이션, 분류, 자세 추정 기능을 새롭게 지원하게 되었습니다.

YOLOv8n
YOLOv8s
YOLOv8m

+22

Ultralytics YOLO11

11

YOLO11 사용자에게 친숙한 컴퓨터 비전 작업을 YOLO11 , 더 높은 정확도와 정밀도, 그리고 처리 속도를 제공합니다.

YOLO11n
YOLO11s
YOLO11m

+22

Ultralytics YOLO26

26

YOLO26은 더 가볍고, 더 작으며, 더 빠른 모델로, 나노(nano) 버전은 일반 CPU에서 최대 43% 더 빠른 추론 성능을 제공합니다.

YOLO26n
YOLO26s
YOLO26m

+22

객체 감지

축 정렬 경계 상자를 사용하여 이미지나 동영상 속의 물체를 감지합니다.

인스턴스 분할

프레임 내의 개체를 강조 표시하는 픽셀 단위의 정밀한 마스크를 생성합니다.

이미지 분류

이미지 전체에 하나 이상의 레이블을 지정합니다.

자세 추정

신체 자세 모니터링을 위해 신체의 주요 지점을 탐지하고 라벨링합니다.

경사 바운딩 박스 객체 감지

각도를 고려한 바운딩 박스를 사용하여 회전된 물체를 감지합니다.
노란색 안전 조끼와 헬멧을 착용한 두 명의 창고 작업자가 쌓여 있는 목재 팔레트를 점검하고 있다.
포도송이에 달린 보라색 포도들이 각각 윤곽선으로 표시되어 있어, 인스턴스 분할을 보여주고 있다.
생산 라인 위에 놓인 병들에 “결함 없음”이라는 라벨이 붙어 있어, 제조 과정에서 자동 결함 검사가 이루어졌음을 나타냅니다.
물가 근처에 있는 얼룩말의 몸에 키포인트가 표시되어 있어, 자세 추정 기능을 보여주고 있다.
트럭과 굴착기가 박스 테두리로 강조 표시된 공중 촬영 현장 사진으로, 물체 탐지 및 추적 기능을 보여줍니다.

Intel 에서의 모델 성능

Intel , GPU 및 NPU에서 Ultralytics YOLO 성능을 확인해 보세요.

문서 읽기
Intel 에 배포
Python
CLI
from ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26n PyTorch model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Export the model
model.export(format="openvino")  # creates 'yolo26n_openvino_model/'
# Load the exported OpenVINO model
ov_model = YOLO("yolo26n_openvino_model/")
# Run inference
results = ov_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Run inference with specified device, available devices: ["intel:gpu", "intel:npu", "intel:cpu"]
results = ov_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg", device="intel:gpu")

# Export a YOLO26n PyTorch model to OpenVINO format
yolo export model=yolo26n.pt format=openvino # creates 'yolo26n_openvino_model/'
# Run inference with the exported model
yolo predict model=yolo26n_openvino_model source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
# Run inference with specified device, available devices: ["intel:gpu", "intel:npu", "intel:cpu"]
yolo predict model=yolo26n_openvino_model source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' device="intel:gpu"

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