실시간 YOLO 포즈 추정
Ultralytics YOLO26 포즈 모델로 라이브 동영상에서 신체 키포인트와 스켈레톤을 추적하세요. 빠른 학습 및 배포 워크플로 하나로 피트니스, 스포츠 분석, 안전, 인체공학 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
YOLO26 포즈 모델
YOLO26-pose 모델은 한 번의 패스로 사람을 탐지하고 신체 키포인트를 예측하며, 성능이 제한적인 하드웨어에서도 라이브 동영상을 처리할 만큼 빠릅니다. 다섯 가지 크기로 엣지 디바이스부터 정확도가 중요한 분석까지 지원하며, 맞춤 키포인트 세트는 표준 Ultralytics 워크플로로 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 조직이 신뢰합니다
모델이 미치는 영향
Ultralytics의 최첨단 비전 AI 모델로 다양한 산업 분야의 프로세스를 간소화하세요. 속도, 정확도, 사용 편의성을 제공합니다.
Ultralytics YOLO 모델의 발전 과정
실용적인 YOLOv5 워크플로에서 엣지에 최적화된 YOLO26 추론에 이르기까지 Ultralytics YOLO의 발전 과정을 살펴보세요.
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Ultralytics Platform은 고품질 데이터셋을 더 빠르게 구축할 수 있는 이미지 어노테이션 도구를 제공합니다. 스마트 어노테이션부터 정밀한 수동 편집까지, 이러한 기능은 품질을 유지하면서 이미지 라벨링 시간을 줄이도록 설계되었습니다.
- SAM 기반 스마트 어노테이션:한 번의 클릭으로 마스크와 바운딩 박스를 생성합니다.
- 모든 AI 작업 지원:객체 탐지, 인스턴스 세그멘테이션, 시맨틱 세그멘테이션, 분류, 포즈, OBB.
- 범용 형식 지원:YOLO, COCO 등 원하는 형식을 선택하세요.
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자주 묻는 질문
포즈 추정은 사람이나 객체를 탐지하고 키포인트의 위치를 예측합니다. 사람의 경우 일반적으로 어깨, 팔꿈치, 무릎과 같은 신체 관절 17개를 키포인트로 사용합니다. 키포인트를 연결하면 자세와 움직임을 나타내는 스켈레톤이 생성됩니다. Ultralytics YOLO 포즈 모델은 한 번의 패스로 키포인트를 탐지하고 추정하며, 라이브 동영상을 처리할 만큼 빠릅니다.
일반적인 활용 분야로는 피트니스에서 운동 자세 분석 및 반복 횟수 계산, 스포츠에서 기술 분석, 직장 안전 분야에서 낙상 감지 및 인체공학 모니터링, 제스처 기반 인터페이스 등이 있습니다. Ultralytics 포즈 모델은 실시간으로 실행되므로 엣지 디바이스를 포함해 라이브 카메라 스트림에서 이러한 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.
Ultralytics YOLO26 포즈 모델은 권장되는 시작점이며, COCO 키포인트로 사전 학습되어 있고 나노부터 특대형까지 다양한 크기로 제공됩니다. YOLO11 포즈 모델도 동일한 API로 계속 지원됩니다.
예. 키포인트 세트는 데이터셋에서 정의하므로 동물, 기계 또는 일관된 랜드마크가 있는 구조를 대상으로 모델을 학습할 수 있습니다. 키포인트를 어노테이션하고 데이터셋 파일에서 키포인트 수와 스켈레톤을 설정한 다음 학습 모드를 실행하거나, Ultralytics Platform에서 전체 워크플로를 관리하세요.
export mode를 사용해 pose 모델을 ONNX, OpenVINO, TensorRT, CoreML, LiteRT 등으로 내보내세요. Keypoint 출력이 내보낸 모델에 포함되므로 모바일 및 엣지 앱은 추가 후처리 라이브러리 없이 pose를 바로 사용할 수 있습니다.
Ultralytics로 pose estimation 구축
keypoint를 어노테이션하고 YOLO26 pose 모델을 학습한 다음 Ultralytics Platform으로 어디서나 배포하세요.