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Ultralytics YOLO27 모델
더 빠르고 정확하며 간편한 YOLO 모델입니다. YOLO27l은 mAP 60을 넘은 최초의 Ultralytics 모델이며, 모든 크기에서 성능이 개선되었고 한 줄만 바꾸면 전환할 수 있습니다.
업계 선도 기업들이 신뢰합니다
Ultralytics YOLO27의 새로운 기능
더 간결해진 모델 라인업
모델 4종, 명확한 선택 기준 4가지입니다. 엣지 디바이스에는 n과 s, 프로덕션 GPU 워크로드에는 m, 정확도가 중요한 애플리케이션에는 l을 선택하세요. YOLO27l이 이미 플래그십 수준의 정확도를 제공하므로 평가할 x 모델은 없습니다.
하이브리드 아키텍처
전체 모델 크기에 하나의 설계를 억지로 적용하는 대신, 모델 크기별로 최적의 아키텍처를 적용했습니다. 소형 모델은 제한된 하드웨어에서도 빠르게 작동하고, 대형 모델은 정확도를 한층 높입니다.
향상된 정확도
YOLO27l은 COCO에서 60 mAP를 돌파한 최초의 Ultralytics 모델이며, 모든 모델 크기에서 더 높은 정확도와 뛰어난 정확도-속도 균형을 제공합니다.
7가지 태스크
객체 탐지, 인스턴스 세그멘테이션, 시맨틱 세그멘테이션, 깊이 추정, 이미지 분류, 포즈 추정, 방향성 객체 탐지를 지원합니다. 4가지 크기의 모델 28종이 모두 동일한 인터페이스를 사용합니다.
보안 및 컴플라이언스
엔터프라이즈급 보안 인증
독립적인 인증 및 감사를 통해 전송 중이거나 저장된 데이터를 안전하게 보호합니다.
SOC 2 Type I
AICPA 보안, 가용성 및 기밀성 TSC 기준에 따른 인증 완료
ISO 27001:2022
인증된 정보 보안 관리 시스템
GDPR 및 CCPA
글로벌 데이터 보호 규정 준수
Ultralytics YOLO27을 선택해야 하는 이유
대규모 환경에서 검증됨
Ultralytics YOLO는 제조, 물류, 보안, 항공 분야의 다양한 사용 사례에서 하루 수십억 건의 추론 작업을 처리합니다. 이미 프로덕션 환경에서 실행 중인 모델 제품군을 도입할 수 있습니다.
기존 작업 환경 어디서나 배포
하드웨어 공급업체와 함께 개발한 20개 이상의 내보내기 형식과 약 50개의 통합 기능을 지원합니다. 학습한 모델을 그대로 배포할 수 있습니다.
명확한 상용 라이선스
AGPL-3.0 및 Enterprise 라이선스에 따라 학술, 오픈 소스, 상업적 용도에 맞는 유연한 옵션을 제공합니다. 개발을 시작하기 전에 적용 조건을 확인하세요.
실제 사용자가 함께 개발
천 명이 넘는 기여자가 실제 프로덕션 배포 환경 전반에서 모델을 테스트하고, 문제를 보고하며, 개선합니다.
모델이 작동하는 모습을 확인하세요
RTM, Ultralytics YOLO26으로 추론 비용 28% 절감
RTM이 Ultralytics YOLO26으로 24시간 공장 안전 모니터링을 구현하고, 제조업체가 이미 보유한 하드웨어에서 추론 비용을 28% 절감한 방법을 알아보세요.
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SK Godelius가 Ultralytics YOLO를 활용해 결함 및 이상 탐지를 자동화하고, 광산 시설의 안전을 강화하며 작업 흐름을 간소화한 방법을 알아보세요.
Camerite, Ultralytics YOLO로 개발 시간 25.2% 단축
Camerite가 Ultralytics YOLO로 영상 모니터링을 자동화해 개발 시간을 단축하고 도시의 보안 대응을 사후 대응에서 선제 대응으로 전환한 방법을 알아보세요.
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Vivity AI, Ultralytics YOLO로 산업 운영 비용 연간 500만 달러 이상 절감
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Videologic Analytics, Ultralytics YOLO로 AI 카메라 라이선스 1만 개 규모로 확장
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Prezent, Ultralytics YOLO로 슬라이드 탐지 정확도 34% 향상
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Kiwitron, Ultralytics YOLO로 30m 거리의 산업 위험 요소 탐지
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자주 묻는 질문
Ultralytics YOLO 모델은 학술, 연구 및 오픈 소스 작업에 AGPL-3.0 라이선스로 제공되며, AGPL-3.0 조건을 충족할 수 없는 상업적 용도에는 Ultralytics Enterprise License로 제공됩니다. YOLO27에 적용되는 라이선스는 출시 시점에 확정될 예정입니다. 상업적 배포를 계획 중이라면 라이선스 옵션을 확인해 보세요.
7가지입니다. 객체 감지, 인스턴스 분할, 시맨틱 분할, 깊이 추정, 이미지 분류, 포즈 추정, 방향 객체 감지입니다. 각 작업은 네 가지 모델 크기 모두에 적용될 예정이며, 모든 모델은 이전 Ultralytics YOLO 모델과 동일한 Python 및 CLI 인터페이스를 공유합니다.
아직 지원하지 않습니다. 현재 단계에서는 모델 가중치, 구성 및 패키지 지원이 출시되지 않으므로 기존 프로젝트는 Ultralytics Python 패키지에서 완전히 지원되는 YOLO26을 계속 사용해야 합니다. YOLO27은 동일한 인터페이스를 사용하므로 YOLO26으로 구축한 작업은 그대로 이어집니다. 대기자 명단에 등록하시면 YOLO27이 출시되는 즉시 안내해 드립니다.
Ultralytics YOLO27은 하나의 설계를 전체 모델 크기에 일괄 적용하는 대신, 각 모델 크기에 가장 적합한 아키텍처를 사용합니다. 더 작은 n 및 s 모델은 제한된 하드웨어에서 속도를 높이기 위해 간소화된 CNN 설계를 유지하고, 더 큰 m 및 l 모델은 정확도를 높이기 위해 쿼리 기반의 NMS-free 설계를 사용합니다. 평가 대상에 x 모델이 없어 제품군도 더 간결합니다. 아키텍처 세부 정보와 예비 벤치마크는 YOLO27 문서를 참조하세요.
이 페이지 상단에서 업무용 이메일 주소를 입력해 대기자 명단에 등록하세요. 아키텍처 세부 정보와 벤치마크가 공개될 때마다 제품 업데이트를 받고, 모델을 다운로드하고 학습 및 배포할 수 있게 되면 출시 알림을 받게 됩니다.
Ultralytics YOLO27은 YOLO26에 이은 차세대 Ultralytics YOLO 모델입니다. n, s, m, l의 네 가지 크기로 제공되며, 하나의 공통 인터페이스를 통해 7가지 비전 작업을 지원합니다. 현재 최종 연구 개발 단계이며 아직 다운로드하거나 학습할 수 없습니다.
Ultralytics YOLO27 대기자 명단에 등록하세요
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