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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
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# 객체 감지
< img width = "1024" src = "https://user-images.githubusercontent.com/26833433/243418624-5785cb93-74c9-4541-9179-d5c6782d491a.png" alt = "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.
< p align = "center" >
< br >
< iframe width = "720" height = "405" src = "https://www.youtube.com/embed/5ku7npMrW40?si=6HQO1dDXunV8gekh"
title="YouTube 비디오 플레이어" frameborder="0"
allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share"
allowfullscreen>
< / iframe >
< br >
< strong > 시청하기:< / strong > 사전 훈련된 Ultralytics YOLOv8 모델로 객체 감지하기.
< / p >
!!! 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< br > < sup > (픽셀) | mAP< sup > val< br > 50-95 | 속도< br > < sup > CPU ONNX< br > (ms) | 속도< br > < sup > A100 TensorRT< br > (ms) | 파라미터< br > < sup > (M) | FLOPs< br > < sup > (B) |
|--------------------------------------------------------------------------------------|-----------------|----------------------|-----------------------------|----------------------------------|------------------|-------------------|
| [YOLOv8n ](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8n.pt ) | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 3.2 | 8.7 |
| [YOLOv8s ](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8s.pt ) | 640 | 44.9 | 128.4 | 1.20 | 11.2 | 28.6 |
| [YOLOv8m ](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8m.pt ) | 640 | 50.2 | 234.7 | 1.83 | 25.9 | 78.9 |
| [YOLOv8l ](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8l.pt ) | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 43.7 | 165.2 |
| [YOLOv8x ](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8x.pt ) | 640 | 53.9 | 479.1 | 3.53 | 68.2 | 257.8 |
- **mAP< sup > val</ sup > ** 값은 [COCO val2017 ](http://cocodataset.org ) 데이터셋에서 단일 모델 단일 스케일을 사용한 값입니다.
< br > [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.
< br > [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.
