실시간 YOLO 포즈 추정
Ultralytics YOLO26 포즈 모델을 사용하여 라이브 비디오에서 신체 키포인트와 스켈레톤을 추적하십시오. 단일 학습 및 배포 워크플로우를 통해 피트니스, 스포츠 분석, 안전 및 인체공학 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
YOLO26 포즈 모델
YOLO26-pose 모델은 한 번의 추론으로 사람을 감지하고 신체 키포인트를 예측하며, 보급형 하드웨어에서도 실시간 비디오를 처리할 만큼 빠릅니다. 5가지 크기로 엣지 디바이스부터 정밀도가 중요한 분석까지 지원하며, 표준 Ultralytics 워크플로우를 통해 사용자 지정 키포인트 세트를 학습할 수 있습니다.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 pose model
model = YOLO("yolo26n-pose.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| 모델 | 크기 (px) | mAP 포즈 (e2e) | mAP 포즈 50 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | 파라미터 (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n-pose | 640 | 57.2 | 83.3 | 40.3 ± 0.5 | 1.8 ± 0.0 | 2.9 | 7.5 |
| YOLO26s-pose | 640 | 63.0 | 86.6 | 85.3 ± 0.9 | 2.7 ± 0.0 | 10.4 | 23.9 |
| YOLO26m-pose | 640 | 68.8 | 89.6 | 218.0 ± 1.5 | 5.0 ± 0.1 | 21.5 | 73.1 |
| YOLO26l-pose | 640 | 70.4 | 90.5 | 275.4 ± 2.4 | 6.5 ± 0.1 | 25.9 | 91.3 |
| YOLO26x-pose | 640 | 71.6 | 91.6 | 565.4 ± 3.0 | 12.2 ± 0.2 | 57.6 | 201.7 |
Ultralytics 문서의 YOLO26 포즈 벤치마크입니다.
세계 유수의 기업들이 신뢰하는 솔루션
당사 모델의 영향력
당사의 최첨단 비전 AI 모델로 산업 전반의 프로세스를 간소화하십시오. Ultralytics가 제공하는 속도, 정확성 및 사용 편의성을 경험하십시오.
Ultralytics YOLO 모델의 진화
실용적인 YOLOv5 워크플로우에서 엣지 대응 YOLO26 추론으로 Ultralytics YOLO가 어떻게 발전했는지 확인해 보십시오.
빠르고 실용적인 PyTorch 워크플로우를 통해 실시간 객체 탐지를 누구나 사용할 수 있도록 만들었습니다.
탐지, 세그멘테이션, 분류, 포즈 및 OBB 전반에 걸쳐 통합된 워크플로우 확장.
친숙한 Ultralytics 워크플로우를 유지하면서 정확도, 속도 및 효율성을 향상시켰습니다.
엔드투엔드 추론과 효율적인 에지 배포에 최적화된 아키텍처를 도입했습니다.
스마트 주석을 사용하여 최대 10배 더 빠르게 라벨링하십시오.
Ultralytics Platform은 고품질 데이터셋을 더 빠르게 구축할 수 있는 이미지 주석 도구를 제공합니다. 스마트 주석부터 정밀한 수동 편집까지, 이러한 기능은 품질 저하 없이 이미지 라벨링 시간을 줄이도록 설계되었습니다.
- SAM 기반 스마트 주석: 한 번의 클릭으로 마스크와 BBox를 생성합니다.
- 전체 AI 작업 지원: Detection, instance segmentation, semantic segmentation, classification, pose, OBB.
- 범용 형식 지원: YOLO, COCO, VOC 등 원하는 형식을 선택하십시오.
- 팀 리뷰 및 버전 관리: 모든 단계에서 원활한 협업을 지원합니다.
최고의 GPU에서 더 저렴하게 학습하십시오
Ampere부터 Blackwell까지 시간당 $0.24부터 시작하는 26개의 NVIDIA GPU를 제공합니다. 추가 비용, 최소 사용량 제한, 약정이 없습니다.
어디서나 배포
20가지 포맷으로 내보내기하고 엣지, 클라우드, 모바일에 배포하세요.
산업별 솔루션 살펴보기
팀들이 프로덕션 환경 전반에서 어떻게 Ultralytics 컴퓨터 비전을 적용하는지 확인하십시오.
농업 분야 AI
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자주 묻는 질문
포즈 추정은 사람이나 객체를 감지하고 그 키포인트의 위치를 예측합니다. 사람의 경우 일반적으로 어깨, 팔꿈치, 무릎과 같은 17개의 신체 관절을 예측합니다. 키포인트를 연결하면 자세와 움직임을 나타내는 스켈레톤이 생성됩니다. Ultralytics YOLO 포즈 모델은 단일 패스로 키포인트를 감지 및 추정하며 실시간 비디오에 충분히 빠릅니다.
일반적인 애플리케이션으로는 피트니스 분야의 운동 자세 분석 및 반복 횟수 측정, 스포츠 분야의 기술 분석, 작업장 안전을 위한 낙상 감지 및 인체공학적 모니터링, 제스처 기반 인터페이스 등이 있습니다. Ultralytics 포즈 모델은 실시간으로 작동하므로 이러한 애플리케이션은 엣지 디바이스를 포함한 라이브 카메라 스트림에서도 원활하게 작동합니다.
Ultralytics YOLO26 포즈 모델은 COCO 키포인트로 사전 학습되어 있으며 nano부터 extra-large까지 다양한 크기로 제공되므로 권장되는 시작점입니다. YOLO11 포즈 모델 또한 동일한 API로 계속 지원됩니다.
네, 가능합니다. 키포인트 세트는 사용자의 데이터셋에 의해 정의되므로 동물, 기계 또는 일관된 랜드마크가 있는 모든 구조물에 대해 모델을 학습할 수 있습니다. 키포인트에 주석을 달고, 데이터셋 파일에서 해당 수와 스켈레톤을 구성한 뒤 학습 모드를 실행하거나 Ultralytics 플랫폼에서 전체 워크플로우를 관리하십시오.
내보내기 모드를 사용하여 포즈 모델을 ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, LiteRT 등으로 내보낼 수 있습니다. 키포인트 출력은 내보낸 모델의 일부이므로 모바일 및 엣지 앱은 별도의 후처리 라이브러리 없이 직접 포즈를 해석할 수 있습니다.
Ultralytics로 포즈 추정 구축하기
키포인트 주석을 달고, YOLO26 포즈 모델을 학습시키며, Ultralytics 플랫폼을 통해 어디서든 배포하십시오.