아티클
Ultralytics YOLO
이제 Ultralytics YOLO26이 단안 깊이 추정을 지원합니다.
단일 RGB 이미지로부터 스테레오 장치나 LiDAR 없이 픽셀 단위의 미터법 스케일 깊이를 예측하는 Ultralytics YOLO26의 새로운 깊이 추정 태스크에 대해 알아보세요.
Integrations
LiteRT에서 Ultralytics YOLO 내보내기
새로운 LiteRT 내보내기 통합 기능을 통해 Ultralytics YOLO 추론을 모바일, 임베디드, 엣지 및 브라우저 환경에서 단일 통합 형식으로 구현하는 방법을 알아보십시오.
Events
Ultralytics 모로코 오프사이트: 2026 팀 하이라이트
모로코에서 진행된 Ultralytics 사내 워크숍을 소개합니다. 워크숍, 문화 체험, 그리고 전 세계 팀원들이 하나로 뭉친 순간들을 담았습니다.
Events
CVPR 2026에서 보여준 Ultralytics의 주요 하이라이트
덴버에서 개최된 CVPR 2026에서 Ultralytics가 전시, 연구 발표 및 글로벌 컴퓨터 비전 커뮤니티와 교류했던 주요 순간들을 되돌아봅니다.
Integrations
Ultralytics YOLO와 DEEPX의 파트너십: 물리적 AI를 위한 엣지 AI 추론
새로운 DEEPX 내보내기 통합 기능을 통해 Ultralytics YOLO 추론을 NPU 기반 엣지 AI 하드웨어에서 사용하는 방법을 알아보십시오.
Events
PyTorch Conference 2025에서의 Ultralytics 주요 하이라이트
PyTorch Conference 2025에서 Ultralytics가 Ultralytics YOLO 모델을 선보이고 새로운 ExecuTorch 통합을 강조했던 시간을 정리해 드립니다.
Guides
인간 개입형 머신러닝(HITL)에 대한 설명
인간 개입형 머신러닝(HITL)을 살펴보십시오. HITL이 무엇이며, 인간의 지능이 어떻게 AI를 안내하고 모델 정확도를 향상시키며 능동형 학습을 촉진하는지 알아보십시오.
Guides
시각화를 통한 컴퓨터 비전 애플리케이션 강화
더 나은 통찰력을 얻기 위해 Ultralytics Python 패키지를 사용하여 컴퓨터 비전 애플리케이션의 데이터를 이해하기 쉬운 그래프로 바꾸는 방법을 알아보세요.
Vision AI
철도 운영에서 컴퓨터 비전의 애플리케이션
철도 운영에서 컴퓨터 비전이 실시간 모니터링과 자동 점검을 통해 안전, 유지 관리 및 효율성을 어떻게 개선하는지 확인해 보세요.
Guides
회전된 객체 탐지(OBB)란 무엇인가요?
회전된 객체 탐지(OBB)가 실제 애플리케이션에서 이미지 내 회전된 객체를 정확하게 식별하여 객체 탐지를 어떻게 강화하는지 살펴보세요.
Ultralytics YOLO
Ultralytics 통합을 통해 워크플로를 향상시키는 방법
YOLO 통합이 어떻게 컴퓨터 비전 워크플로를 간소화할 수 있는지 확인하십시오. 모델 학습 및 배포를 위한 통합 유형과 이점에 대해 알아보십시오.
Vision AI
AR 기술 발전과 Meta의 Orion 안경 탐구
증강 현실과 그 응용 분야, 그리고 Meta의 새로운 Orion AR 안경과 몰입형 경험을 위한 잠재력에 대해 알아보세요.