실시간 YOLO 포즈 추정
Ultralytics YOLO26 포즈 모델을 사용하여 라이브 비디오에서 신체 키포인트와 스켈레톤을 추적하세요. 빠르고 간편한 학습 및 배포 워크플로를 통해 피트니스, 스포츠 분석, 안전 및 인체공학 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
YOLO26 포즈 모델
YOLO26-pose 모델은 보급형 하드웨어에서도 실시간 비디오를 처리할 수 있을 만큼 빠른 속도로 한 번의 패스로 사람을 감지하고 신체 키포인트를 예측합니다. 5가지 크기로 엣지 디바이스부터 정확도가 중요한 분석까지 모두 커버할 수 있으며, 표준 Ultralytics 워크플로를 통해 커스텀 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 문서에서 제공하는 YOLO26 포즈 벤치마크입니다.
전 세계 선도 기업들이 신뢰하는 플랫폼
당사 모델의 영향력
최첨단 비전 AI 모델을 통해 산업 전반의 프로세스를 간소화하십시오. Ultralytics가 제공하는 속도, 정확성, 사용 편의성을 경험해 보세요.
Ultralytics YOLO 모델의 진화
실용적인 YOLOv5 워크플로에서 에지 준비 완료된 YOLO26 추론에 이르기까지 Ultralytics YOLO의 진화 과정을 확인하십시오.
스마트 어노테이션으로 최대 10배 더 빠른 라벨링
Ultralytics Platform은 고품질 데이터셋을 더 빠르게 구축할 수 있는 이미지 어노테이션 도구를 제공합니다. 스마트 어노테이션부터 정밀한 수동 편집까지, 이러한 기능들은 품질 저하 없이 이미지 라벨링 시간을 줄이도록 설계되었습니다.
- SAM 기반 스마트 어노테이션: 클릭 한 번으로 마스크와 바운딩 박스를 생성합니다.
- 전체 AI 태스크 지원: 객체 검출, 인스턴스 세분화, 시맨틱 세분화, 분류, 포즈, OBB.
- 범용 포맷 지원: YOLO, COCO 등 원하는 형식을 선택하세요.
- 팀 검토 및 버전 관리: 모든 단계에서의 명확한 협업.
최고의 GPU를 더 합리적인 비용으로 학습에 활용하세요
Ampere부터 Blackwell까지 26개의 NVIDIA GPU를 시간당 $0.24부터 제공합니다. 추가 마크업, 최소 비용, 약정이 없습니다.
산업별 솔루션 살펴보기
다양한 프로덕션 환경에서 팀들이 Ultralytics 컴퓨터 비전을 어떻게 활용하는지 확인해 보세요.
농업
자동차
헬스케어
물류
제조
소매
로봇 공학
농업
자동차
헬스케어
물류
제조
소매
로봇 공학
농업
자동차
헬스케어
물류
제조
소매
로봇 공학
자주 묻는 질문
포즈 추정은 사람이나 객체를 감지하고 어깨, 팔꿈치, 무릎 등 신체의 일반적인 17개 관절과 같은 키포인트의 위치를 예측합니다. 키포인트들을 연결하면 자세와 움직임을 나타내는 골격이 만들어집니다. Ultralytics YOLO pose 모델은 단일 패스에서 키포인트를 감지하고 추정하며, 라이브 비디오에 충분히 빠릅니다.
일반적인 애플리케이션에는 피트니스의 운동 자세 분석 및 반복 횟수 카운팅, 스포츠의 기술 분석, 작업장 안전에서의 낙상 감지 및 인체공학적 모니터링, 제스처 기반 인터페이스가 포함됩니다. Ultralytics 포즈 모델은 실시간으로 실행되므로 엣지 디바이스를 포함한 라이브 카메라 스트림에서 이러한 애플리케이션이 작동합니다.
Ultralytics YOLO26 포즈 모델은 COCO 키포인트로 사전 학습되어 나노부터 엑스트라 라지 크기까지 제공되는 권장 시작점입니다. YOLO11 포즈 모델은 동일한 API로 계속 지원됩니다.
네. 키포인트 세트는 데이터셋에 의해 정의되므로 동물, 기계 또는 일관된 랜드마크가 있는 모든 구조물에 대한 모델을 학습시킬 수 있습니다. 키포인트를 주석 처리하고 데이터셋 파일에서 키포인트의 수와 골격을 구성한 다음 학습 모드를 실행하거나 Ultralytics 플랫폼에서 전체 워크플로우를 관리하세요.
내보내기 모드를 사용하여 포즈 모델을 ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, LiteRT 등으로 내보내세요. 키포인트 출력은 내보낸 모델의 일부이므로 모바일 및 엣지 앱은 추가 후처리 라이브러리 없이 포즈를 직접 소비합니다.
Ultralytics로 포즈 추정 구축하기
키포인트에 라벨을 지정하고, YOLO26 포즈 모델을 학습하고, Ultralytics Platform을 사용하여 어디에나 배포하세요.