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# YOLO26 시맨틱 세분화 모델 학습 및 사용

이제 Roboflow에서 YOLO26 의미론적 분할 모델을 라벨링, 학습, 배포할 수 있습니다. 의미론적 분할 프로젝트를 만들고, 아키텍처로 YOLO26을 선택한 다음, Roboflow의 호스팅 GPU에서 학습하세요. 또한 cityscapes로 사전 학습된 체크포인트를 Workflows에서 사용할 수 있는 공개 사전 학습 모델로 제공합니다.

의미론적 분할은 모든 픽셀에 클래스를 할당하여 박스나 인스턴스별 마스크가 아닌 장면 전체의 밀집 맵을 생성하며, 이는 자율주행, 토지 피복 매핑, 의료 영상과 같은 장면 수준 작업에 적합합니다. 한 번 학습하면 웹 인터페이스에서 모델을 테스트하고, 클라우드 API 또는 Inference를 사용해 자체 하드웨어에 배포한 뒤, Workflows에 연결할 수 있습니다.

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