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comments: true
description: Ultralytics YOLO를 이용한 인스턴스 세그멘테이션 모델 사용법 배우기. 훈련, 검증, 이미지 예측 및 모델 수출에 대한 지침.
keywords: yolov8, 인스턴스 세그멘테이션, Ultralytics, COCO 데이터셋, 이미지 세그멘테이션, 객체 탐지, 모델 훈련, 모델 검증, 이미지 예측, 모델 수출
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# 인스턴스 세그멘테이션
<img width="1024" src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/243418644-7df320b8-098d-47f1-85c5-26604d761286.png" alt="인스턴스 세그멘테이션 예시">
인스턴스 세그멘테이션은 객체 탐지를 한 단계 더 발전시켜 이미지에서 각각의 개별 객체를 식별하고 이미지의 나머지 부분에서 분리하는 기술입니다.
인스턴스 세그멘테이션 모델의 출력은 이미지의 각 객체를 윤곽하는 마스크나 윤곽 선뿐만 아니라 각 객체에 대한 클래스 레이블과 신뢰도 점수로 구성됩니다. 객체들이 이미지 안에서 어디에 있는지 뿐만 아니라 그들의 정확한 형태가 무엇인지 알아야 할 때 인스턴스 세그멘테이션이 유용합니다.
<p align="center">
<br>
<iframe width="720" height="405" src="https://www.youtube.com/embed/o4Zd-IeMlSY?si=37nusCzDTd74Obsp"
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> Python에서 사전 훈련된 Ultralytics YOLOv8 모델로 세그멘테이션 실행.
</p>
!!! Tip "팁"
YOLOv8 Segment 모델은 '-seg' 접미사를 사용하며 즉, `yolov8n-seg.pt`와 같이 [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml) 데이터셋에 사전 훈련되어 있습니다.
## [모델](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models/v8)
여기에는 YOLOv8 사전 훈련 세그먼트 모델들이 나열되어 있습니다. Detect, Segment, Pose 모델들은 [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml) 데이터셋에 사전 훈련되어 있으며, Classify 모델들은 [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml) 데이터셋에 사전 훈련되어 있습니다.
[모델](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models)은 첫 사용 시 Ultralytics의 최신 [릴리스](https://github.com/ultralytics/assets/releases)에서 자동으로 다운로드 됩니다.
| 모델 | 크기<br><sup>(픽셀) | mAP<sup>박스<br>50-95 | mAP<sup>마스크<br>50-95 | 속도<br><sup>CPU ONNX<br>(밀리초) | 속도<br><sup>A100 TensorRT<br>(밀리초) | 매개변수<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) |
|----------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------|---------------------|----------------------|------------------------------|-----------------------------------|------------------|-------------------|
| [YOLOv8n-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-seg.pt) | 640 | 36.7 | 30.5 | 96.1 | 1.21 | 3.4 | 12.6 |
| [YOLOv8s-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-seg.pt) | 640 | 44.6 | 36.8 | 155.7 | 1.47 | 11.8 | 42.6 |
| [YOLOv8m-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-seg.pt) | 640 | 49.9 | 40.8 | 317.0 | 2.18 | 27.3 | 110.2 |
| [YOLOv8l-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-seg.pt) | 640 | 52.3 | 42.6 | 572.4 | 2.79 | 46.0 | 220.5 |
| [YOLOv8x-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-seg.pt) | 640 | 53.4 | 43.4 | 712.1 | 4.02 | 71.8 | 344.1 |
- **mAP<sup>val</sup>** 값들은 [COCO val2017](http://cocodataset.org) 데이터셋에서 단일 모델 단일 스케일로 얻은 값입니다.
<br>복제는 `yolo val segment data=coco.yaml device=0` 명령어로 실행할 수 있습니다.
- **속도**는 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 인스턴스를 이용하여 COCO 검증 이미지로 평균 내었습니다.
<br>복제는 `yolo val segment data=coco128-seg.yaml batch=1 device=0|cpu` 명령어로 실행할 수 있습니다.
## 훈련
COCO128-seg 데이터셋에서 이미지 크기 640으로 YOLOv8n-seg을 100 에포크 동안 훈련합니다. 가능한 모든 인자 목록은 [설정](/../usage/cfg.md) 페이지에서 확인할 수 있습니다.
!!! Example "예제"
=== "파이썬"
```python
from ultralytics import YOLO
# 모델을 불러옵니다
model = YOLO('yolov8n-seg.yaml') # YAML에서 새로운 모델을 구성
model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # 사전 훈련된 모델을 불러옴 (훈련에 추천)
model = YOLO('yolov8n-seg.yaml').load('yolov8n.pt') # YAML에서 구성하고 가중치를 전달
# 모델을 훈련시킵니다
results = model.train(data='coco128-seg.yaml', epochs=100, imgsz=640)
```
=== "CLI"
```bash
# YAML에서 새로운 모델을 구성하고 처음부터 훈련을 시작합니다
yolo segment train data=coco128-seg.yaml model=yolov8n-seg.yaml epochs=100 imgsz=640
# 사전 훈련된 *.pt 모델로 부터 훈련을 시작합니다
yolo segment train data=coco128-seg.yaml model=yolov8n-seg.pt epochs=100 imgsz=640
# YAML에서 새로운 모델을 구성하고 사전 훈련된 가중치를 전달한 뒤 훈련을 시작합니다
yolo segment train data=coco128-seg.yaml model=yolov8n-seg.yaml pretrained=yolov8n-seg.pt epochs=100 imgsz=640
```
### 데이터셋 형식
YOLO 세그멘테이션 데이터셋 형식은 [데이터셋 가이드](../../../datasets/segment/index.md)에서 자세히 확인할 수 있습니다. 기존 데이터셋 (COCO 등)을 YOLO 형식으로 변환하려면 Ultralytics의 [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) 도구를 이용하세요.
## 검증
COCO128-seg 데이터셋에서 훈련된 YOLOv8n-seg 모델의 정확도를 검증합니다. 모델은 훈련할 때의 `data`와 인자를 모델 속성으로 기억하기 때문에 별도의 인자를 전달할 필요가 없습니다.
!!! Example "예제"
=== "파이썬"
```python
from ultralytics import YOLO
# 모델을 불러옵니다
model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # 공식 모델을 불러옴
model = YOLO('path/to/best.pt') # 커스텀 모델을 불러옴
# 모델을 검증합니다
metrics = model.val() # 데이터셋과 설정이 기억되어 있어 인자가 필요 없습니다
metrics.box.map # map50-95(B)
metrics.box.map50 # map50(B)
metrics.box.map75 # map75(B)
metrics.box.maps # 각 카테고리별 map50-95(B) 리스트
metrics.seg.map # map50-95(M)
metrics.seg.map50 # map50(M)
metrics.seg.map75 # map75(M)
metrics.seg.maps # 각 카테고리별 map50-95(M) 리스트
```
=== "CLI"
```bash
yolo segment val model=yolov8n-seg.pt # 공식 모델로 검증
yolo segment val model=path/to/best.pt # 커스텀 모델로 검증
```
## 예측
훈련된 YOLOv8n-seg 모델을 사용하여 이미지에 대한 예측을 실행합니다.
!!! Example "예제"
=== "파이썬"
```python
from ultralytics import YOLO
# 모델을 불러옵니다
model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # 공식 모델을 불러옴
model = YOLO('path/to/best.pt') # 커스텀 모델을 불러옴
# 모델로 예측을 진행합니다
results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') # 이미지에 대한 예측
```
=== "CLI"
```bash
yolo segment predict model=yolov8n-seg.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # 공식 모델로 예측 실행
yolo segment predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # 커스텀 모델로 예측 실행
```
`predict` 모드의 전체 세부 사항은 [예측](https://docs.ultralytics.com/modes/predict/) 페이지에서 확인할 수 있습니다.
## 수출
ONNX, CoreML 등과 같은 다른 형식으로 YOLOv8n-seg 모델을 수출합니다.
!!! Example "예제"
=== "파이썬"
```python
from ultralytics import YOLO
# 모델을 불러옵니다
model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # 공식 모델을 불러옴
model = YOLO('path/to/best.pt') # 커스텀 훈련 모델을 불러옴
# 모델을 수출합니다
model.export(format='onnx')
```
=== "CLI"
```bash
yolo export model=yolov8n-seg.pt format=onnx # 공식 모델을 수출합니다
yolo export model=path/to/best.pt format=onnx # 커스텀 훈련 모델을 수출합니다
```
아래 표에 나열된 것은 가능한 YOLOv8-seg 수출 형식입니다. 수출 완료 후 모델 사용 예는 모델을 직접 예측하거나 검증할 때 사용할 수 있습니다.
| 형식 | `format` 인자 | 모델 | 메타데이터 | 인자 |
|--------------------------------------------------------------------|---------------|-------------------------------|-------|-----------------------------------------------------|
| [PyTorch](https://pytorch.org/) | - | `yolov8n-seg.pt` | ✅ | - |
| [TorchScript](https://pytorch.org/docs/stable/jit.html) | `torchscript` | `yolov8n-seg.torchscript` | ✅ | `imgsz`, `optimize` |
| [ONNX](https://onnx.ai/) | `onnx` | `yolov8n-seg.onnx` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `opset` |
| [OpenVINO](https://docs.openvino.ai/latest/index.html) | `openvino` | `yolov8n-seg_openvino_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` |
| [TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt) | `engine` | `yolov8n-seg.engine` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `workspace` |
| [CoreML](https://github.com/apple/coremltools) | `coreml` | `yolov8n-seg.mlpackage` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8`, `nms` |
| [TF SavedModel](https://www.tensorflow.org/guide/saved_model) | `saved_model` | `yolov8n-seg_saved_model/` | ✅ | `imgsz`, `keras` |
| [TF GraphDef](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Graph) | `pb` | `yolov8n-seg.pb` | ❌ | `imgsz` |
| [TF Lite](https://www.tensorflow.org/lite) | `tflite` | `yolov8n-seg.tflite` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8` |
| [TF Edge TPU](https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/) | `edgetpu` | `yolov8n-seg_edgetpu.tflite` | ✅ | `imgsz` |
| [TF.js](https://www.tensorflow.org/js) | `tfjs` | `yolov8n-seg_web_model/` | ✅ | `imgsz` |
| [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle) | `paddle` | `yolov8n-seg_paddle_model/` | ✅ | `imgsz` |
| [ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn) | `ncnn` | `yolov8n-seg_ncnn_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` |
`export`의 전체 세부 사항은 [수출](https://docs.ultralytics.com/modes/export/) 페이지에서 확인할 수 있습니다.