--- comments: true description: Ultralytics 공식 YOLOv8 문서입니다. 모델 훈련, 검증, 예측 및 다양한 형식으로 모델 내보내기 방법을 배우십시오. 세부적인 성능 통계를 포함합니다. keywords: YOLOv8, Ultralytics, 객체 감지, 사전 훈련된 모델, 훈련, 검증, 예측, 모델 내보내기, COCO, ImageNet, PyTorch, ONNX, CoreML --- # 객체 감지 객체 감지 예제 객체 감지는 이미지 또는 비디오 스트림 내의 객체의 위치와 클래스를 식별하는 작업입니다. 객체 감지기의 출력은 이미지 속 객체를 내포하는 경계 상자(bounding box) 세트와 각 상자에 대한 클래스 레이블과 신뢰도 점수를 포함합니다. 장면 내 관심 객체를 식별해야 하지만 객체의 정확한 위치나 정확한 모양을 알 필요가 없을 때 객체 감지가 좋은 선택입니다.



시청하기: 사전 훈련된 Ultralytics YOLOv8 모델로 객체 감지하기.

!!! Tip "팁" YOLOv8 Detect 모델들은 기본 YOLOv8 모델이며 예를 들어 `yolov8n.pt` 이 [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml) 데이터셋에서 사전 훈련되었습니다. ## [모델](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models/v8) 여기서는 YOLOv8 사전 훈련된 Detect 모델을 나타냅니다. Detect, Segment, 및 Pose 모델은 [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml) 데이터셋에서, Classify 모델은 [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml) 데이터셋에서 사전 훈련되었습니다. [모델](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models)은 첫 사용 시 Ultralytics의 최신 [릴리즈](https://github.com/ultralytics/assets/releases)에서 자동으로 다운로드됩니다. | 모델 | 크기
(픽셀) | mAPval
50-95 | 속도
CPU ONNX
(ms) | 속도
A100 TensorRT
(ms) | 파라미터
(M) | FLOPs
(B) | |--------------------------------------------------------------------------------------|-----------------|----------------------|-----------------------------|----------------------------------|------------------|-------------------| | [YOLOv8n](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt) | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 3.2 | 8.7 | | [YOLOv8s](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s.pt) | 640 | 44.9 | 128.4 | 1.20 | 11.2 | 28.6 | | [YOLOv8m](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m.pt) | 640 | 50.2 | 234.7 | 1.83 | 25.9 | 78.9 | | [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l.pt) | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 43.7 | 165.2 | | [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x.pt) | 640 | 53.9 | 479.1 | 3.53 | 68.2 | 257.8 | - **mAPval** 값은 [COCO val2017](http://cocodataset.org) 데이터셋에서 단일 모델 단일 스케일을 사용한 값입니다.
[COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml) 데이터와 `yolo val detect data=coco.yaml device=0` 명령으로 재현할 수 있습니다. - **속도**는 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 인스턴스를 사용해 COCO val 이미지들을 평균한 것입니다.
[COCO128](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco128.yaml) 데이터와 `yolo val detect data=coco128.yaml batch=1 device=0|cpu` 명령으로 재현할 수 있습니다. ## 훈련 COCO128 데이터셋에서 이미지 크기 640으로 YOLOv8n 모델을 100 에포크 동안 훈련합니다. 가능한 모든 인수에 대한 목록은 [설정](/../usage/cfg.md) 페이지에서 확인할 수 있습니다. !!! Example "예제" === "Python" ```python from ultralytics import YOLO # 모델 로드하기 model = YOLO('yolov8n.yaml') # YAML에서 새 모델을 빌드합니다. model = YOLO('yolov8n.pt') # 사전 훈련된 모델을 로드합니다(훈련을 위해 권장됩니다). model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt') # YAML에서 빌드하고 가중치를 전달합니다. # 모델 훈련하기 results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640) ``` === "CLI" ```bash # YAML에서 새 모델을 빌드하고 처음부터 훈련을 시작합니다. yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.yaml epochs=100 imgsz=640 # 사전 훈련된 *.pt 모델로부터 훈련을 시작합니다. yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 # YAML에서 새 모델을 빌드하고, 사전 훈련된 가중치를 전달한 후 훈련을 시작합니다. yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 ``` ### 데이터셋 형식 YOLO 감지 데이터셋 형식은 [데이터셋 가이드](../../../datasets/detect/index.md)에서 자세히 볼 수 있습니다. 다른 형식(예: COCO 등)의 기존 데이터셋을 YOLO 형식으로 변환하려면 Ultralytics의 [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) 도구를 사용하십시오. ## 검증 COCO128 데이터셋에서 훈련된 YOLOv8n 모델의 정확도를 검증합니다. `model`은 훈련 시의 `data`와 인수를 모델 속성으로 보존하기 때문에 인수를 전달할 필요가 없습니다. !!! Example "예제" === "Python" ```python from ultralytics import YOLO # 모델 로드하기 model = YOLO('yolov8n.pt') # 공식 모델을 로드합니다. model = YOLO('path/to/best.pt') # 사용자 정의 모델을 로드합니다. # 모델 검증하기 metrics = model.val() # 데이터셋과 설정을 기억하니 인수는 필요 없습니다. metrics.box.map # map50-95 metrics.box.map50 # map50 metrics.box.map75 # map75 metrics.box.maps # 각 카테고리의 map50-95가 포함된 리스트입니다. ``` === "CLI" ```bash yolo detect val model=yolov8n.pt # 공식 모델 검증하기 yolo detect val model=path/to/best.pt # 사용자 정의 모델 검증하기 ``` ## 예측 훈련된 YOLOv8n 모델을 사용하여 이미지에 대한 예측을 수행합니다. !!! Example "예제" === "Python" ```python from ultralytics import YOLO # 모델 로드하기 model = YOLO('yolov8n.pt') # 공식 모델을 로드합니다. model = YOLO('path/to/best.pt') # 사용자 정의 모델을 로드합니다. # 모델로 예측하기 results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') # 이미지에 대해 예측합니다. ``` === "CLI" ```bash yolo detect predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # 공식 모델로 예측하기 yolo detect predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # 사용자 정의 모델로 예측하기 ``` 전체 'predict' 모드 세부 사항은 [Predict](https://docs.ultralytics.com/modes/predict/) 페이지에서 확인하세요. ## 내보내기 YOLOv8n 모델을 ONNX, CoreML 등과 같은 다른 형식으로 내보냅니다. !!! Example "예제" === "Python" ```python from ultralytics import YOLO # 모델 로드하기 model = YOLO('yolov8n.pt') # 공식 모델을 로드합니다. model = YOLO('path/to/best.pt') # 사용자 정의 모델을 로드합니다. # 모델 내보내기 model.export(format='onnx') ``` === "CLI" ```bash yolo export model=yolov8n.pt format=onnx # 공식 모델 내보내기 yolo export model=path/to/best.pt format=onnx # 사용자 정의 모델 내보내기 ``` 사용 가능한 YOLOv8 내보내기 형식은 아래 표에 나와 있습니다. 내보내기 완료 후 사용 예시는 모델에 대해 보여줍니다. | 형식 | `format` 인수 | 모델 | 메타데이터 | 인수 | |--------------------------------------------------------------------|---------------|---------------------------|-------|-----------------------------------------------------| | [PyTorch](https://pytorch.org/) | - | `yolov8n.pt` | ✅ | - | | [TorchScript](https://pytorch.org/docs/stable/jit.html) | `torchscript` | `yolov8n.torchscript` | ✅ | `imgsz`, `optimize` | | [ONNX](https://onnx.ai/) | `onnx` | `yolov8n.onnx` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `opset` | | [OpenVINO](https://docs.openvino.ai/latest/index.html) | `openvino` | `yolov8n_openvino_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` | | [TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt) | `engine` | `yolov8n.engine` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `workspace` | | [CoreML](https://github.com/apple/coremltools) | `coreml` | `yolov8n.mlpackage` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8`, `nms` | | [TF SavedModel](https://www.tensorflow.org/guide/saved_model) | `saved_model` | `yolov8n_saved_model/` | ✅ | `imgsz`, `keras` | | [TF GraphDef](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Graph) | `pb` | `yolov8n.pb` | ❌ | `imgsz` | | [TF Lite](https://www.tensorflow.org/lite) | `tflite` | `yolov8n.tflite` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8` | | [TF Edge TPU](https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/) | `edgetpu` | `yolov8n_edgetpu.tflite` | ✅ | `imgsz` | | [TF.js](https://www.tensorflow.org/js) | `tfjs` | `yolov8n_web_model/` | ✅ | `imgsz` | | [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle) | `paddle` | `yolov8n_paddle_model/` | ✅ | `imgsz` | | [ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn) | `ncnn` | `yolov8n_ncnn_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` | 전체 'export' 세부 사항은 [Export](https://docs.ultralytics.com/modes/export/) 페이지에서 확인하세요.