728x90 반응형 SMALL ultralytics2 [Object Detection] YOLOv10 : 실시간 엔드투엔드 객체 감지 YOLOv10 패키지를 기반으로 구축된 YOLOv10은 Ultralytics Python 패키지를 기반으로 구축된 YOLOv10은 실시간 객체 감지에 대한 새로운 접근 방식을 도입하여 이전 YOLO 버전에서 발견된 후처리 및 모델 아키텍처의 결함을 모두 해결했다. 비최대 억제 (NMS)를 제거하고 다양한 모델 구성 요소를 최적화함으로써 YOLOv10은 계산 오버헤드를 크게 줄이면서 최첨단 성능을 달성한다. 광범위한 실험을 통해 여러 모델 규모에 걸쳐 정확도와 지연 시간 간의 우수한 절충점을 입증했다. 구조 YOLOv10의 아키텍처는 이전 YOLO 모델의 강점을 기반으로 몇 가지 주요 혁신을 도입했다. 모델 아키텍처는 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있다. Backbone : 특징 추출을 담당하는 YO.. 2024. 7. 3. [Object Detection] YOLOv8 YOLOv8 실시간 객체 감지 및 이미지 세분화 모델의 최신 버전인 Ultralytics YOLOv8은 딥러닝 및 컴퓨터 비전의 최첨단 발전을 기반으로 구축되어 속도와 정확성 측면에서 비교할 수 없는 성능을 제공한다. 간소화된 디자인 덕분에 다양한 애플리케이션에 적합하고 에지 장치에서 클라우드 API에 이르기까지 다양한 하드웨어 플랫폼에 쉽게 적응할 수 있다. Ultralytics YOLOv8은 이전 YOLO 버전의 성공을 기반으로 하고 성능과 유연성을 더욱 향상시키기 위해 새로운 기능과 개선 사항을 도입한 최첨단 SOTA (state-of-the-art) 모델이다. YOLOv8은 빠르고 정확하며 사용하기 쉽도록 설계되어 광범위한 객체 감지 및 추적, 인스턴스 세분화, 이미지 분류 및 포즈 추정 작업에 .. 2023. 6. 4. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
