Ultralytics에서 지원하는 모델#

Ultralytics 모델 문서에 오신 것을 환영합니다! Ultralytics는 객체 탐지, 인스턴스 세그멘테이션, 시맨틱 세그멘테이션, 깊이 추정, 이미지 분류, 포즈 추정, 방향성 바운딩 박스와 같은 특정 작업에 맞춰진 다양한 모델을 지원합니다. 모델 아키텍처를 Ultralytics에 기여하려면 기여 가이드를 확인해 보세요.

주요 모델#

새 프로젝트는 YOLO26으로 시작합니다. YOLO26은 최신 Ultralytics 릴리스이며 7개 작업을 모두 지원하는 유일한 모델입니다. YOLO11은 안정화된 대안으로, 5개 작업 각각에 대해 사전 학습된 체크포인트를 제공합니다. 프롬프트 기반 세그멘테이션(SAM 3), 개방형 어휘 객체 탐지(YOLOE, YOLO-World) 또는 Transformer 기반 검출기(RT-DETR)가 필요한 경우에만 특화된 모델 제품군을 선택합니다.

YOLO27 — 출시 예정

YOLO27은(는) 올해 말 출시를 목표로 최종 연구 개발을 거치고 있으며, 구체적인 출시일은 정해지지 않았습니다. 아키텍처, 예정된 7가지 태스크, 그리고 사전 벤치마크를 미리 살펴보세요. 모델 가중치와 패키지 지원은 아직 제공되지 않으므로, 현재 프로젝트에는 YOLO26을 사용하시기 바랍니다.

이 표에는 출시된 모델과 아키텍처 레퍼런스가 태스크, 지원되는 학습, 검증, 예측 및 내보내기 모드, 그리고 권장 사용 사례와 함께 나열되어 있습니다. 추적은 별도로 나열되지 않습니다. 이는 Detect, Segment, Pose, OBB 모델의 예측 위에서 실행되며, SAM 2와 SAM 3은 자체 비디오 예측기를 통해 추적합니다. 벤치마크 역시 자체적인 지원을 추가하기보다는 다양한 포맷에 걸쳐 내보내기와 검증을 래핑하므로 나열되지 않습니다.