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Ultralytics YOLO27 모델

더 빠르고 정확하며 간편한 YOLO 모델입니다. YOLO27l은 mAP 60을 돌파한 최초의 Ultralytics 모델이며, 모든 크기에서 성능이 향상되고 한 줄만 바꾸면 사용할 수 있습니다.

브랜드 그라데이션 배경의 Ultralytics YOLO27 로고

업계 리더들이 신뢰하는 제품

Ultralytics YOLO27의 새로운 기능

더 간결한 모델 구성

네 가지 모델이 각기 명확한 용도를 제공합니다. 엣지 디바이스에는 n과 s, 프로덕션 GPU 워크로드에는 m, 정확도가 중요한 애플리케이션에는 l을 사용하세요. YOLO27l이 이미 플래그십 수준의 정확도를 제공하므로 평가할 x 모델은 없습니다.

하이브리드 아키텍처

전체 모델 범위에 하나의 설계를 적용하는 대신, 각 모델 크기에 가장 적합한 아키텍처를 사용합니다. 소형 모델은 제한된 하드웨어에서 빠르게 작동하고, 대형 모델은 더 높은 정확도를 제공합니다.

향상된 정확도

YOLO27l은 COCO에서 mAP 60을 돌파한 최초의 Ultralytics 모델이며, 전체 모델 범위에서 더 높은 정확도와 뛰어난 정확도-속도 균형을 제공합니다.

7가지 작업

객체 탐지, 인스턴스 분할, 시맨틱 분할, 깊이 추정, 이미지 분류, 자세 추정, 방향성 객체 탐지를 지원합니다. 네 가지 크기에 걸쳐 총 28개 모델이 제공되며, 모두 동일한 인터페이스를 사용합니다.

한눈에 보는 Ultralytics YOLO 모델

최근 Ultralytics YOLO 모델 제품군의 속도, 정확도, 지원하는 비전 작업을 비교해 보세요.

기능Ultralytics YOLOv5Ultralytics YOLOv8Ultralytics YOLO11Ultralytics YOLO26Ultralytics YOLO27
속도
이미지 처리 시간
0.54 ms0.47 ms0.56 ms0.67 ms0.62 ms
정확도
mAP50-95
34.3%37.3%39.5%40.9%42.3%
객체 탐지
인스턴스 분할-
시맨틱 분할--
깊이 추정---
이미지 분류-
자세 추정-
OBB 탐지-

대기자 명단에 등록해야 하는 이유

Ultralytics YOLO27이 곧 출시됩니다. 한 번 등록하고 가장 먼저 소식을 받아보세요.

제품 업데이트

아키텍처 세부 정보, 벤치마크, 릴리스 노트를 공개되는 대로 받아보세요.

출시 알림

YOLO27을 다운로드하고 학습 및 배포할 수 있게 되면 알려드립니다.

업계 활용 사례

YOLO27이 제조, 물류, 보안, 항공 검사 분야에 어떻게 활용되는지 알아보세요.
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보안 및 규정 준수

엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수

안심하고 구축 및 배포할 수 있습니다. ISO 27001 인증을 획득하고 SOC 2 인증을 받았으며 HIPAA 규정 준수를 지원합니다.

대기자 명단 등록보안 살펴보기

SOC 2 Type I

AICPA 보안, 가용성 및 기밀성 TSC 기준에 대한 적합성 검증을 받았습니다.

ISO 27001:2022

인증된 정보 보안 관리 시스템

HIPAA

보안 규칙 자체 평가; 자격을 갖춘 엔터프라이즈 고객을 위한 BAA 계약

GDPR 및 CCPA

글로벌 데이터 보호 규정을 준수합니다.

Ultralytics YOLO27을 선택해야 하는 이유

대규모 운영으로 입증된 성능

Ultralytics YOLO는 제조, 물류, 보안, 항공 분야의 다양한 사용 사례에서 하루 수십억 건의 추론 작업을 처리합니다. 이미 프로덕션 환경에서 운영 중인 모델 제품군을 도입할 수 있습니다.

현재 작업 환경 어디서나 배포

하드웨어 공급업체와 직접 구축한 23개의 내보내기 형식과 약 50개의 통합 기능을 제공합니다. 학습하는 모델이 곧 배포하는 모델입니다.

명확한 상용 라이선스

AGPL-3.0 및 Enterprise에 따라 학술, 오픈소스, 상업적 용도에 적용할 수 있는 유연한 옵션을 제공합니다. 빌드를 시작하기 전에 라이선스 적용 범위를 확인하세요.

실제 사용 커뮤니티와 함께 개발

천 명이 넘는 기여자가 실제 프로덕션 배포 환경에서 이 모델을 테스트하고, 문제를 보고하고, 개선합니다.

YOLO27 모델 제품군 미리보기

탐지에는 N/S 모델에 경량 CNN을 사용하고, M/L 모델에는 쿼리 기반 NMS 없는 모델을 사용합니다. 다른 작업에는 CNN을 사용합니다. 이 벤치마크는 잠정 수치이며 변경될 수 있습니다. 아직 가중치와 패키지 지원은 제공되지 않으므로, 아래 예제는 출시 후 사용을 위한 것입니다. N/S 탐지는 기본적으로 NMS를 사용합니다. nms=False를 설정하면 성능 측정에 사용된 NMS 없는 헤드를 선택할 수 있으며, N/S 정확도는 선택한 헤드에 따라 달라집니다.

# After YOLO27 is released
pip install -U ultralytics
from ultralytics import YOLO

# After YOLO27 weights and package support are released
model = YOLO("yolo27n.pt")
results = model("image.jpg", nms=False)
모델크기 (px)mAP50-95CPU ONNX (ms)RTX PRO 6000 (ms)파라미터 (M)FLOPs (B)
YOLO27n64042.316.1 ± 1.60.62 ± 0.003.07.2
YOLO27s64049.633.2 ± 0.10.79 ± 0.0011.828.2
YOLO27m64055.867.2 ± 0.31.39 ± 0.0022.865.0
YOLO27l64060.4149.6 ± 1.42.32 ± 0.0072.3165.3

640 px에서 COCO val을 대상으로 한 Ultralytics Platform의 잠정 결과입니다. CPU: EPYC 9655, ONNX FP32. GPU: RTX PRO 6000, TensorRT 11 FP16. Params/FLOPs는 융합 모델을 기준으로 합니다. 자세한 내용은 YOLO27 문서를 참조하세요.

ultralytics.com에서 YOLO27 살펴보기YOLO27 기술 문서 읽기

자주 묻는 질문

  • YOLO27은 출시 예정인 Ultralytics 모델 세대입니다. 발표된 제품군은 네 가지 크기와 일곱 가지 비전 작업을 지원합니다. 제품 세부 정보는 공식 YOLO27 개요에서, 기술 정보는 문서에서 확인하세요.

  • 발표된 라인업은 네 가지 크기로 구성됩니다. YOLO27n과 YOLO27s는 엣지 디바이스를 대상으로 하고, YOLO27m은 프로덕션 GPU 워크로드를 대상으로 하며, YOLO27l은 정확도를 우선시하는 애플리케이션을 대상으로 합니다. 하이브리드 아키텍처는 각 크기에 맞게 조정되며, Ultralytics에 따르면 YOLO27l은 COCO에서 60 mAP를 초과합니다. 발표된 개선 사항을 비교한 다음, 출시되면 자체 데이터로 모델을 검증하세요.

  • YOLO27 개요에서는 객체 탐지, 인스턴스 세그멘테이션, 시맨틱 세그멘테이션, 깊이 추정, 이미지 분류, 포즈 추정, 방향 객체 탐지를 발표합니다. 7개 작업에 걸쳐 네 가지 크기를 제공하므로, 공통 인터페이스를 사용하는 총 28개 모델 제품군이 계획되어 있습니다.

  • 이미지를 정리하고, 어노테이션을 검토하고, 지금 YOLO26으로 기준 성능을 설정하세요. Ultralytics Platform을 사용해 데이터셋과 학습 워크플로를 준비한 다음, YOLO27이 출시되면 동일한 데이터로 평가하세요.

  • 제품 업데이트와 출시 알림을 받으려면 공식 YOLO27 대기자 명단에 등록하세요. YOLO27 출시를 기다리는 동안 현재 프로젝트에는 출시된 YOLO26 모델을 사용하세요.

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