세계 유수의 기업들이 신뢰하는 솔루션
YOLO26 추론 테스트
이미지를 드래그 앤 드롭하여 실시간 객체 감지를 확인하십시오
모델의 영향력
Ultralytics의 최첨단 비전 AI 모델로 산업 전반의 프로세스를 간소화하십시오. Ultralytics가 제공하는 속도, 정확성, 사용 편의성을 경험해 보십시오.
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오픈 소스 기여자
YOLO 모델의 발전 과정
초기 YOLO 아키텍처부터 Ultralytics YOLO26까지, 이 모델 제품군은 실시간 컴퓨터 비전 워크플로우를 지속적으로 개선해 왔습니다.
2015년
YOLO
Joseph Redmon과 연구팀이 개발.
2016년
YOLOv2
Joseph Redmon과 Ali Farhadi가 제작.
2018년
Joseph Redmon과 Ali Farhadi가 개발.
2018년
Alexey Bochkovskiy와 연구팀이 개발.
2020년
YOLOv5는 빠르고 정확한 성능과 사용자 친화적인 PyTorch 구현으로 객체 탐지 기술을 재정의했습니다.
2022년
Meituan과 연구팀이 발표.
2022년
Chien-Yao Wang과 연구팀이 출시.
2023년
YOLOv8은 인스턴스 세그멘테이션, 분류, 자세 추정 및 기타 핵심 비전 작업으로 지원 범위를 확장했습니다.
2024년
Chien-Yao Wang과 연구팀이 개발.
2024년
칭화대학교의 Ao Wang이 설계.
2024년
YOLO11은 친숙한 Ultralytics 워크플로우를 유지하면서 정확도, 정밀도 및 속도를 향상했습니다.
2025년
YOLO26은 더 가볍고 작으며 빠르며, 나노(nano) 변형 모델은 CPU 추론 속도를 최대 43%까지 향상합니다.
한눈에 보는 Ultralytics YOLO 모델
최신 Ultralytics YOLO 모델 제품군의 속도, 정확도 및 지원되는 비전 작업을 비교해 보세요.
| 기능 |  |  |  |  |
|---|---|---|---|---|
| 속도 이미지 처리 시간 | 1.06 ms | 0.99 ms | 1.5 ms | 1.7 ms |
| 정확도 mAP50-95 | 34.3% | 37.3% | 39.5% | 40.9% |
| 객체 탐지 | ||||
| 이미지 분류 | ||||
| 인스턴스 분할 | ||||
| 시맨틱 세그멘테이션 | - | - | - | |
| 자세 추정 | - | |||
| OBB 탐지 | - |
Ultralytics YOLO를 선택해야 하는 이유
엣지 및 클라우드 배포에 최적화
엣지 디바이스, 클라우드 인프라, 하이브리드 시스템 전반에서 실시간 비전 AI 프로젝트를 위한 빠르고 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
보안이 내장된 원활한 통합
데이터를 로컬에 보관하고 워크플로우를 보호하면서 다양한 플랫폼과 디바이스에 걸쳐 YOLO 모델을 통합하세요.
명확한 라이선스 및 규정 준수
학술용, 오픈소스, 엔터프라이즈 라이선스 옵션 중 배포 요구사항에 맞는 라이선스를 선택하세요.
글로벌 커뮤니티의 지원
전담 지원 채널, 활발한 포럼, 정기적인 업데이트를 통해 팀이 성공하는 데 필요한 리소스를 제공합니다.
최첨단 정확도와 효율성
Ultralytics는 정확도, 효율성 및 간소화된 배포에 중점을 둔 연구를 통해 모델 성능을 지속적으로 향상합니다.
실제 작동하는 모델 확인하기
SOHGA, Ultralytics YOLO를 통해 주차 모니터링 시간 30% 단축
SOHGA의 MEGURU 시스템이 Ultralytics YOLO26을 사용하여 주차장 순찰을 자동화하고, 순찰 시간을 30% 단축하며, 안전성을 향상시키는 방법을 알아보십시오.
Scaleout, Ultralytics YOLO를 활용해 모델 업데이트 시간을 수주에서 수 시간으로 단축
Scaleout이 Ultralytics YOLO와 연합 학습(federated learning)을 사용하여 민감한 데이터를 안전하게 보호하면서 엣지 디바이스에서 AI 모델을 파인튜닝하는 방법을 알아보십시오.
RapiD Engineering은 Ultralytics YOLO를 통해 해산물 품질 관리 배포 시간을 1주일 단축했습니다
RapiD Engineering이 어떻게 Ultralytics YOLO를 사용하여 연어 검사를 자동화하고, 실시간으로 결함을 감지하며, 1주일 분량의 엔지니어링 작업을 절감했는지 확인해 보십시오.
Project Ocean Oasis가 Ultralytics YOLO로 산호초 보존을 촉진합니다.
Project Ocean Oasis가 Ultralytics YOLO, 엣지 AI, 그리고 자율 모니터링 시스템을 사용하여 어떻게 산호초 보존과 해양 인텔리전스를 확장하는지 확인해 보십시오.
Volley, Ultralytics YOLO 기반의 250개 이상의 코트 내 AI 트레이너 운영
"정말 좋은 점은 모델이 엣지 하드웨어에서 실시간으로 매우 잘 작동하며, 클라우드에서도 동일한 모델을 사용하여 완전히 동일한 워크플로우를 실행할 수 있다는 것입니다."
WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO와 Axelera의 AI Accelerator로 안전 위반 사례 28% 절감
WG Tech Solutions가 Ultralytics YOLO와 Axelera의 AI Accelerator를 활용하여 제조 현장의 안전 위반 사례를 28% 감소시킨 방법을 알아보세요.
Stride, Ultralytics YOLO로 1분 내 말 보행 분석 서비스 제공
Stride가 말 자세 추정을 위해 Ultralytics YOLO 모델을 활용하여 1분 이내에 전체 보행 분석을 완료하는 방법을 알아보세요.
Pixelabs, Ultralytics YOLO 기반 자동화로 95% 재현율 달성
Pixelabs가 워크플로우를 자동화하고 95%의 재현율을 달성하기 위해 Ultralytics YOLO 모델을 어떻게 활용하는지 알아보세요.
SiteAssist, Ultralytics YOLO를 통해 77만 개 이상의 이미지를 처리하여 현장 안전 개선
SiteAssist가 건설 현장 안전을 개선하기 위해 Ultralytics YOLO 모델을 어떻게 활용하는지 알아보세요.
Chef Robotics, Ultralytics YOLO를 사용하여 식품 손실 67% 절감
Chef Robotics가 정밀한 식품 조립을 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 사용하는지 살펴보세요.
Cali Intelligence, Ultralytics YOLO로 결제 대기열 43% 단축
Cali Intelligence가 객체 탐지를 통해 소매점 결제 대기열을 어떻게 줄이는지 살펴보세요.
MarineSitu, Ultralytics YOLO를 사용하여 수중 모니터링 가동 시간 96% 이상 달성
MarineSitu가 수중 객체 탐지를 혁신하기 위해 어떻게 Ultralytics YOLO를 사용하는지 알아보세요.
Theia Scientific, Ultralytics YOLO로 현미경 분석 속도 43배 향상
Theia Scientific이 Ultralytics YOLO를 사용하여 현미경 데이터 분석을 어떻게 재정의하는지 알아보세요.
eSmart Systems, Ultralytics YOLO로 송전선 검사 시간 절반으로 단축
eSmart Systems가 결함 탐지 속도를 높이고 유틸리티 검사를 혁신하기 위해 Ultralytics YOLO를 어떻게 사용하는지 알아보세요.
Axelera AI는 Ultralytics YOLO를 사용하여 34 FPS 에지 AI 추론을 제공합니다
Axelera AI가 어떻게 Ultralytics YOLO를 사용하여 Metis AI 칩에서 빠르고 정확하며 효율적인 에지 비전을 제공하는지 알아보십시오.
STMicroelectronics는 MCU에서 추론당 단 9.4 mJ로 Ultralytics YOLO를 실행합니다
STMicroelectronics가 저전력 마이크로컨트롤러에 Ultralytics YOLO 모델을 효율적으로 배포하여 엣지에서 정확한 실시간 추론을 수행하는 방법을 알아보세요.
Specialvideo, Ultralytics YOLO로 식품 검사 정확도 99% 달성
Specialvideo가 실시간 AI 식품 검사를 강화하여 품질 보장, 폐기물 감소 및 효율성 향상을 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 사용하는지 알아보세요.
Vivity AI, Ultralytics YOLO로 연간 500만 달러 이상의 산업 운영 비용 절감
Vivity AI가 Ultralytics YOLO 모델을 활용하여 산업 자동화를 강화하고 효율성을 높이며 다운타임을 줄이고 작업장 안전을 보장하는 방법을 알아보세요.
Videologic Analytics, Ultralytics YOLO로 1만 개의 AI 카메라 라이선스로 확장
Videologic Analytics가 Ultralytics YOLO 모델을 통합하여 비디오 감시를 강화하고, 탐지 정확도를 개선하며, 오경보를 줄이고, 실시간 위협 모니터링을 최적화하는 방법을 알아보세요.
Prezent, Ultralytics YOLO로 슬라이드 탐지 정확도 34% 향상
Prezent가 슬라이드 요소 탐지를 자동화하여 구조와 디자인을 유지하면서 처리 시간을 10초 미만으로 단축하기 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 활용하는지 알아보세요.
ALYCE, Ultralytics YOLO로 교통 AI 추론 속도 20% 향상
ALYCE가 지속 가능하고 스마트한 도시를 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 사용하여 데이터 정확도를 높이고 도시 이동성을 최적화하며 AI 기반 교통 솔루션을 구축하는지 알아보세요.
Kiwitron, Ultralytics YOLO를 사용하여 30m 거리의 산업 위험 요소 탐지
Kiwitron이 KewiEye 솔루션에서 산업 현장의 위험 요소를 탐지하고 해결하여 안전성을 높이기 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 사용하는지 알아보세요.
SOHGA, Ultralytics YOLO를 통해 주차 모니터링 시간 30% 단축
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Prezent, Ultralytics YOLO로 슬라이드 탐지 정확도 34% 향상
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자주 묻는 질문
다양한 Ultralytics YOLO26 변형 모델은 YOLO26n, YOLO26s, YOLO26m, YOLO26l 및 YOLO26x입니다. 이들은 다양한 용도에 맞춰 속도와 정확도 간의 균형을 제공하기 위해 여러 크기로 출시됩니다.
Ultralytics Python 패키지는 Ultralytics YOLO 모델에 대한 간편한 액세스를 제공하여 개발자가 Python 프로젝트 내에서 객체 탐지 및 세그멘테이션과 같은 컴퓨터 비전 작업을 학습, 검증 및 배포할 수 있도록 합니다.
사용 사례에 가장 적합한 Ultralytics YOLO 모델은 귀하의 필요에 따라 달라집니다. 최신 Ultralytics YOLO26 모델은 정확도, 속도 및 멀티 태스크 지원 측면에서 최신 개선 사항을 제공합니다.
Ultralytics YOLO는 최신 YOLO26 모델 제품군과 기존 워크플로우를 위한 이전 YOLO 모델 제품군을 포함합니다. YOLO 모델은 객체 탐지, 세그멘테이션, 분류, 자세 추정 및 방향성 객체 탐지를 포함한 다중 비전 작업을 지원하여 다재다능한 AI 애플리케이션을 구현합니다.