<imgwidth="1024"src="https://github.com/ultralytics/assets/raw/main/yolov8/banner-integrations.png"alt="Ultralytics YOLO 생태계 및 통합">
## 서론
Ultralytics YOLOv8는 단순한 객체 탐지 모델이 아닙니다; 데이터 수집에서 모델 트레이닝, 검증, 배포, 실세계 추적에 이르기까지 머신러닝 모델의 전체 생애주기를 커버하기 위해 설계된 다재다능한 프레임워크입니다. 각각의 모드는 특정 목적을 위해 섬세하게 구성되며, 다양한 작업 및 사용 사례에 필요한 유연성과 효율성을 제공합니다.
<strong>시청하기:</strong> Ultralytics 모드 튜토리얼: 트레이닝, 검증, 예측, 내보내기 및 벤치마킹.
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### 모드 요약
YOLOv8이 지원하는 **모드**를 이해하는 것은 모델을 최대한 활용하기 위해 필수적입니다:
- **Train** 모드: 사용자 맞춤 또는 사전 로드된 데이터셋 위에서 모델을 튜닝합니다.
- **Val** 모드: 트레이닝 후 모델 성능을 검증하기 위한 체크포인트.
- **Predict** 모드: 실세계 데이터에서 모델의 예측력을 발휘합니다.
- **Export** 모드: 다양한 포맷으로 모델을 배포 준비 상태로 만듭니다.
- **Track** 모드: 객체 탐지 모델을 실시간 추적 애플리케이션으로 확장합니다.
- **Benchmark** 모드: 다양한 배포 환경에서 모델의 속도와 정확도를 분석합니다.
이 포괄적인 가이드는 각 모드에 대한 개요와 실제 인사이트를 제공하여 YOLOv8의 전체 잠재력을 활용할 수 있도록 도와줍니다.
## [Train](train.md)
Train 모드는 사용자 맞춤 데이터셋 위에서 YOLOv8 모델을 트레이닝하기 위해 사용됩니다. 이 모드에서는 지정된 데이터셋과 하이퍼파라미터를 사용하여 모델을 트레이닝합니다. 트레이닝 과정에서 모델의 파라미터를 최적화하여 이미지 내 객체의 클래스와 위치를 정확히 예측할 수 있도록 합니다.
Predict 모드는 트레이닝된 YOLOv8 모델을 사용하여 새 이미지 또는 비디오에서 예측을 수행하기 위해 사용됩니다. 이 모드에서는 체크포인트 파일에서 모델을 로드하고, 사용자가 이미지나 비디오를 제공하여 추론을 수행합니다. 모델은 입력 이미지 또는 비디오에서 객체의 클래스와 위치를 예측합니다.
Track 모드는 실시간으로 YOLOv8 모델을 사용하여 객체를 추적하기 위해 사용됩니다. 이 모드에서는 체크포인트 파일에서 모델을 로드하고, 사용자가 실시간 비디오 스트림을 제공하여 실시간 객체 추적을 수행합니다. 이 모드는 감시 시스템이나 자율 주행 차량 같은 애플리케이션에 유용합니다.
Benchmark 모드는 YOLOv8의 다양한 내보내기 포맷에 대한 속도와 정확도를 프로파일링하기 위해 사용됩니다. 벤치마크는 내보낸 포맷의 크기, 그리고 객체 탐지, 세분화 및 포즈에 대한 `mAP50-95` 메트릭 또는 분류에 대한 `accuracy_top5` 메트릭, 그리고 ONNX, OpenVINO, TensorRT 등 다양한 내보내기 포맷에서의 이미지당 추론 시간을 밀리초로 제공합니다. 이 정보는 속도와 정확도에 대한 특정 사용 사례 요구 사항에 기반하여 최적의 내보내기 포맷을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.
