ultralytics/ultralytics사전 학습된 YOLO 모델과 Python/CLI API를 사용하여 객체 탐지, 분할, 분류, 포즈 추정 및 추적을 위한 딥러닝 프레임워크입니다.
Ultralytics는 컴퓨터 비전과 AI 분야에서 수년간 축적된 기초 연구를 바탕으로 최첨단(SOTA) YOLO 모델을 개발합니다. 성능과 유연성을 위해 지속적으로 업데이트되는 우리의 모델은 빠르고, 정확하며, 사용하기 쉽습니다. 이 모델들은 객체 탐지, 인스턴스 분할, 시맨틱 분할, 깊이 추정, 이미지 분류, 포즈 추정, 지향성 객체 탐지 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 비디오 프레임 전반에 걸쳐 탐지된 객체를 추적할 수 있습니다.
자세한 문서는 Ultralytics 문서에서 확인하세요. 지원은 GitHub Issues를 통해 받으실 수 있습니다. Discord, Reddit, Ultralytics 커뮤니티 포럼에서 토론에 참여하세요!
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빠른 시작 설치 및 사용 예시는 아래를 참조하세요. 학습, 검증, 예측 및 배포에 대한 포괄적인 안내는 전체 Ultralytics 문서를 참조하세요.
모든 요구 사항을 포함한 ultralytics 패키지를 Python>=3.8 환경에서 PyTorch>=1.8과 함께 설치하세요.
[Conda](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics), [Docker](https://hub.docker.com/r/ultralytics/ultralytics) 및 Git을 통한 소스 빌드 등 대체 설치 방법은 [Quickstart Guide](https://docs.ultralytics.com/quickstart)를 참조하십시오.