Ultralytics YOLOv8 에서 모델 설정, 트래커 구성, 실시간 추론을 실제 데모와 함께 살펴보는 과정을 통해 객체 감지 및 추적의 강력한 기능을 알아보세요.
오늘은 여정의 또 다른 장인 Ultralytics YOLOv8. 이번 에피소드에서는 산업 전반에 걸쳐 수많은 애플리케이션을 구현하는 컴퓨터 비전의 기본 요소인 물체 감지 및 추적에 초점을 맞춥니다. 이 영역의 기능을 살펴보고 YOLOv8 의 기능을 살펴보는 시간을 가져보세요.
객체 감지 및 추적은 감시 시스템부터 산업 자동화에 이르기까지 다양한 시나리오에서 중요한 역할을 합니다. Ultralytics 에서 제공하는 YOLOv8 을 사용하면 이러한 기능을 그 어느 때보다 쉽게 활용할 수 있습니다. 니콜라이가 그 과정을 안내하며 주요 인사이트와 실제 데모를 소개합니다.
복잡한 물체 감지 및 추적에 대해 자세히 알아보기 전에 Nicolai는 YOLOv8 의 다용도성을 강조합니다. 복잡한 공간에서 사람을 식별하거나 생산 라인의 물체를 모니터링하는 등, YOLOv8 은 강력한 솔루션을 제공합니다.
Visual Studio 코드 탐색하기. 이 동영상에서는 Nicolai가 물체 감지 및 추적을 위해 YOLOv8 모델을 설정하는 방법을 보여줍니다. 그는 중형 모델을 활용하여 고급 하드웨어 구성 덕분에 더 큰 모델도 실시간으로 원활하게 실행할 수 있는 방법을 보여줍니다.
객체 추적의 영역에서는 올바른 트래커를 선택하는 것이 가장 중요합니다. 니콜라이가 정확성과 신뢰성으로 유명한 ByteTrack 알고리즘을 소개합니다. 또한 다양한 추적 요구 사항을 충족하는 BoTSort와 같은 대체 트래커를 언급하며 YOLOv8 의 다용도성을 강조합니다.
모델과 트래커를 구성했으면 이제 YOLOv8 의 작동을 직접 확인할 차례입니다. 이 튜토리얼에서는 미리 녹화된 동영상을 사용하여 프로그램이 어떻게 실행되는지, 객체 감지 및 추적의 라이브 데모를 확인할 수 있습니다. 각 객체에 고유 식별자가 할당되어 원활한 추적이 가능한 인상적인 결과를 확인할 수 있습니다.
데모에서 한 걸음 더 나아가 실시간 웹캠 피드로 전환하여 실시간 추적 기능을 보여주는 방법을 살펴봅니다. 개인 감지부터 물체 식별까지, YOLOv8 은 카메라가 움직이고 가려지는 상황에서도 추적의 일관성을 유지합니다.
멀티 스레딩을 사용하여 여러 비디오 스트림에서 오브젝트를 추적하는 것은 수많은 감시 카메라 피드를 처리하는 데 이상적입니다. Python 의 스레딩 모듈을 YOLOv8 과 함께 사용하면 각 스레드가 별도의 트래커 인스턴스를 관리하여 백그라운드 처리를 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이 기능은 유용하며 고급 분석에서 중요한 역할을 합니다.
데모가 진행되면서 니콜라이는 물체 감지 및 추적의 실질적인 관련성을 강조합니다. 의료 산업부터 농업 및 제조 산업에 이르기까지 그 적용 분야는 방대하고 다양합니다. 또한 효율성과 정확성을 높이기 위해 감지와 함께 추적 기능을 통합하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.
결론적으로, 물체 감지 및 추적을 위한 수많은 애플리케이션은 모든 산업 분야에서 유연하고 창의적인 솔루션을 제공합니다. Ultralytics YOLOv8 을 통해 컴퓨터 비전의 잠재력을 최대한 활용하는 데 동참하세요. 여기에서 자세히 알아보고 전체 튜토리얼을 시청하세요!
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