Guides
최고의 이미지 분류 모델: 선택 방법
ConvNeXt V2와 DINOv3부터 EfficientNetV2, ViT, Ultralytics YOLO26-cls까지 주요 이미지 분류 모델을 비교하고, 적합한 모델을 선택하는 방법을 알아보세요.
Guides
시맨틱 세그멘테이션과 인스턴스 세그멘테이션: 적합한 작업을 선택하는 방법
시맨틱 세그멘테이션은 모든 픽셀에 클래스를 지정하고, 인스턴스 세그멘테이션은 각 객체를 구분합니다. 컴퓨터 비전 프로젝트에 어떤 방식이 필요한지, 그 이유는 무엇인지 알아보세요.
Guides
사람 수 및 점유 분석의 실제 작동 방식
WiFi, ToF, 열 감지, 카메라 기반 비전 방식을 비교하며 사람 수 및 점유 분석의 작동 원리, 사용 가능한 제품, 직접 구축하는 방법을 알아보세요.
Guides
기존 보안 카메라에 AI 분석을 추가하는 방법
기존 카메라 시스템에 AI 분석을 추가하는 세 가지 방법인 분석 레이어, VMS 업그레이드, 셀프 호스팅 모델과 선택에 영향을 주는 제약 조건을 살펴봅니다.
Vision AI
Ultralytics를 활용한 PPE 감지 및 작업장 안전
Ultralytics Platform으로 PPE 감지를 구축하세요. 현장 이미지를 어노테이션하고 YOLO26을 학습한 뒤 클라우드나 엣지에 배포하여 작업장 안전 모니터링을 검증합니다.
Vision AI
로봇 품질 검사: 커버리지가 어려운 이유
로봇 품질 검사의 작동 방식을 알아보세요. 스캔 계획, 보정, 로봇과 비전의 동기화, 다중 시점 융합, 커버리지 입증, 품질 기록을 다룹니다.
Vision AI
컴퓨터 비전으로 AMR, AGV, 자율주행 지게차를 안내하는 방법
AMR, AGV, 자율주행 지게차 내비게이션에서 컴퓨터 비전의 역할, 카메라·라이다·깊이 정보의 상호 보완 방식, 안전 고려 사항을 알아보세요.
Guides
조립 및 픽앤플레이스를 위한 비전 가이드 로보틱스
센싱, 인식, 보정, 파지 계획, 동작, 복구를 포함한 비전 가이드 픽앤플레이스의 작동 방식과 2D 및 3D 선택 가이드를 살펴보세요.
Vision AI
컴퓨터 비전을 활용한 조립 검증 및 오류 방지
컴퓨터 비전으로 조립의 완성도, 정확성, 순서를 검증하는 방법을 알아보세요. 이미징 스테이션 설계, 모델 작업 선택, PLC 통합, 검증을 다룹니다.
Vision AI
제조업 자동 결함 감지: 플랫폼 비교
자동 결함 감지 플랫폼인 Cognex, Instrumental, Keyence, Landing AI, Overview, Ultralytics를 비교하고, 모델 작업을 결함 유형에 맞추는 방법을 알아보세요.
Guides
데이터 라벨링용 Scale AI 대안
비전 데이터 라벨링을 위한 Scale AI 대안인 iMerit, SuperAnnotate, Ultralytics Platform을 비용, 제어, 준비 기간, 데이터 처리 측면에서 비교합니다.
Guides
대규모 컴퓨터 비전 추론: 7개 플랫폼 비교
Azure ML, KServe, NVIDIA Triton, Roboflow, SageMaker AI, Ultralytics, Vertex AI 등 7개 컴퓨터 비전 추론 플랫폼을 지연 시간과 확장성 측면에서 비교합니다.