YOLO-NAS

YOLO-NAS 객체 감지 모델을 Serverless Cloud API를 통해 사용하세요.

YOLO-NAS는 Deci의 객체 탐지 모델로, 신경망 아키텍처 탐색으로 생성되었습니다. Roboflow는 COCO로 사전 학습된 YOLO-NAS 체크포인트를 짧은 별칭으로 제공하며, 당신은 자신의 가중치를 업로드하여 다른 곳에서 학습한 모델을 실행할 수 있습니다.

Roboflow에서는 YOLO-NAS 학습이 지원되지 않습니다. Roboflow에서 학습된 탐지기를 보려면 RF-DETR, YOLO26, 또는 YOLO11.

사전 학습된 별칭

다음 ID 중 하나를 model_id 로 전달하면 아무것도 학습하지 않고 COCO 사전 학습 체크포인트를 실행할 수 있습니다. 전체 목록은 다음 페이지에 있습니다: 사전 학습 모델 별칭 페이지.

모델	입력 크기	작업	모델 ID	테스트
YOLO-NAS (소형)	640	객체 탐지	yolo-nas-s-640	브라우저에서 테스트
YOLO-NAS (중형)	640	객체 탐지	yolo-nas-m-640	브라우저에서 테스트
YOLO-NAS (대형)	640	객체 탐지	yolo-nas-l-640	브라우저에서 테스트

코드 예시

1

API 키를 받으세요

Roboflow 계정을 만들고, 다음에서 키를 찾으세요. Roboflow API 설정 페이지 그리고 셸에서 사용할 수 있도록 하세요:

export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"

2

종속성을 설치하세요

Inference SDK와 supervision 을 설치하여 예측을 디코딩하고 그리세요:

pip install -U inference-sdk supervision opencv-python

3

모델을 실행하세요

이 예시는 사전 학습된 yolo-nas-s-640 체크포인트를 실행합니다. 자신의 가중치를 사용하려면, 다음을 {workspace}/{model-slug} ID를 사용하세요(참조: 버전, 학습, 및 모델).

import os
import cv2
import supervision as sv
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

image = sv.load_image_from_url("https://media.roboflow.com/inference/people-walking.jpg")

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://serverless.roboflow.com",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)
results = client.infer(image, model_id="yolo-nas-s-640")

detections = sv.Detections.from_inference(results)

labels = [
    f"{name} {conf:.2f}"
    for name, conf in zip(detections.data["class_name"], detections.confidence)
]
annotated = sv.BoxAnnotator().annotate(image.copy(), detections)
annotated = sv.LabelAnnotator().annotate(annotated, detections, labels=labels)
cv2.imwrite("annotated.png", annotated)

설정하세요 api_url 를 배포 대상에 맞게:

• https://serverless.roboflow.com 서버리스 클라우드 API용.

• http://localhost:9001 로컬 Inference 서버용.

• 당신의 전용 배포 비공개 엔드포인트용 URL.

또한 다음 패키지로 체크포인트를 인프로세스로 불러올 수 있습니다: inference 패키지:

from inference import get_model

model = get_model(model_id="yolo-nas-s-640")
results = model.infer("https://media.roboflow.com/inference/people-walking.jpg")