오픈 소스. 새로운 가능성.

YOLOv5는 Object Detection, Instance Segmentation, Image Classification을 위한 PyTorch 기반의 고속·고성능 컴퓨터 비전 프레임워크입니다. 커스텀 데이터셋 학습, 다양한 소스의 추론, ONNX/TensorRT/CoreML 등 모델 수출을 지원합니다.

FiftyOne은 고품질 데이터셋과 컴퓨터 비전 모델을 구축하기 위한 오픈소스 Python 도구로, 이미지, 비디오, 주석 시각화, 모델 평가, 데이터 정제 기능을 제공합니다.

컴퓨터 비전 학습을 위한 61개의 튜토리얼 모음으로, YOLO11, SAM 3, RF-DETR, Qwen3-VL 등 최신 모델을 객체 탐지, 분할, OCR 등에 활용하는 방법을 다룹니다.

timm은 ResNet, ViT, ConvNeXt 등 다양한 사전 학습된 백본을 제공하는 PyTorch 기반의 대규모 이미지 모델, 레이어, 옵티마이저, 스케줄러, 데이터 로더 및 학습/평가 스크립트 모음입니다.

Label Studio는 오디오, 텍스트, 이미지, 비디오, 시계열 등 다양한 데이터 유형을 지원하는 오픈소스 데이터 라벨링 도구로, 간단한 UI와 다양한 모델 형식으로의 내보내기를 제공합니다.

X-AnyLabeling은 텍스트, 이미지, 비디오, 멀티모달 데이터의 AI 보조 라벨링을 지원하는 크로스플랫폼 데스크톱 애플리케이션입니다. 다양한 도형 도구와 작업별 유틸리티, 광범위한 모델 통합, 여러 형식의 가져오기 및 내보내기를 제공합니다.

Ultralytics는 객체 탐지, 세그멘테이션, 분류를 포함한 컴퓨터 비전 작업을 위한 최첨단 YOLO 모델 제품군을 제공합니다.