객체 추적은 감시 시스템부터 자율 주행차에 이르기까지 많은 AI 기반 애플리케이션의 중요한 측면입니다. 딥 러닝 기술을 사용하면 비디오 피드에서 객체를 추적하는 것이 그 어느 때보다 정확하고 효율적입니다. 이 기사에서는 2025년에 사용할 수 있는 최고의 딥 러닝 객체 추적 도구 중 일부를 살펴보겠습니다. 개발자이든 AI 애호가이든 이러한 도구는 추적 게임을 향상시키고 프로젝트에 필요한 정밀도를 제공합니다. 시작해 봅시다!
1. 플라이픽스 AI
FlyPix AI에서는 인공 지능을 활용하여 공간 이미지를 분석하고 사용자가 이러한 이미지 내의 객체를 감지하고 모니터링할 수 있도록 하는 데 특화되어 있습니다. 당사 플랫폼은 위성 및 항공 이미지를 포함한 다양한 소스의 데이터를 처리하여 다양한 산업에 실행 가능한 통찰력을 제공하도록 설계되었습니다.
당사 플랫폼의 기능은 인프라 모니터링, 환경 관리, 도시 계획과 같은 애플리케이션에 특히 귀중합니다. 시간 경과에 따른 객체 탐지 및 추적을 자동화함으로써 조직이 정확하고 최신의 지리공간 정보를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
2025년 딥 러닝 객체 추적 도구의 맥락에서 FlyPix AI는 사용자가 프로그래밍 전문 지식 없이도 사용자 정의 AI 모델을 훈련할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 두드러집니다. 이를 통해 사용자는 플랫폼을 특정 요구 사항에 맞게 조정하여 다양한 지리공간 데이터 세트에서 정확하고 효율적인 객체 추적을 보장할 수 있습니다.
주요 내용:
- AI 기반 객체 감지 및 분석
- 특정 요구 사항에 맞는 사용자 정의 AI 모델 생성
- 고급 프로그래밍 기술이 필요 없는 사용자 친화적 플랫폼
- 농업, 건설, 정부와 같은 산업에 적합합니다.
서비스:
- AI 기반 지리공간 데이터 분석
- 맞춤형 AI 모델 생성 및 교육
- 대규모 데이터 세트에서의 객체 감지 및 예측
- 결과 추적 및 모니터링을 위한 분석 대시보드
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: 플라이픽스닷에이아이
- 이메일: info@flypix.ai
- 링크드인: www.linkedin.com/company/flypix-ai
- 주소: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Germany
- 전화: +49 6151 2776497
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2. PyImageSearch
PyImageSearch는 컴퓨터 비전, 딥 러닝, OpenCV에 초점을 맞춘 교육 리소스를 제공하는 온라인 플랫폼입니다. 이 웹사이트는 초보자부터 전문가까지 사용자가 Python 및 관련 라이브러리를 사용하여 이미지 처리 기술을 적용하는 방법을 배우는 데 도움이 되는 다양한 튜토리얼과 과정을 제공합니다. 콘텐츠를 통해 객체 감지, 얼굴 인식, 머신 러닝과 같은 주제를 다루며, 특히 실제 구현에 중점을 둡니다.
이 플랫폼은 학생들이 컴퓨터 비전에 대한 실무 경험을 개발하는 데 도움이 되는 포괄적인 가이드, 프로젝트 및 리소스로 유명합니다. 이 플랫폼은 학습에 대한 체계적인 접근 방식으로 이 분야에서 널리 인정받고 있으며 수많은 개인이 컴퓨터 비전 여정에서 발전하는 데 도움이 되었습니다.
주요 내용:
- 초보자부터 고급 학습자까지 위한 튜토리얼.
- 컴퓨터 비전과 딥러닝의 실용적 응용 분야에 중점을 둡니다.
- OpenCV, TensorFlow, Keras 등 주요 라이브러리를 다룹니다.
- 무료 리소스와 유료 과정을 모두 제공합니다.
- 실제 학습을 위한 실습 프로젝트를 강조합니다.
서비스:
- 컴퓨터 비전에 대한 온라인 튜토리얼 및 과정.
- 컴퓨터 비전 애플리케이션에 대한 컨설팅.
- 딥러닝과 이미지 처리에 관한 교육 자료.
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: pyimagesearch.com
- 페이스북: www.facebook.com/pyimagesearch
- 트위터: www.x.com/PyImageSearch
- 링크드인: www.linkedin.com/company/pyimagesearch
3. V7 랩스
V7 Labs는 AI 문서 처리 및 데이터 라벨링을 전문으로 하며, 의료, 금융, 물류, 제조를 포함한 다양한 산업에 솔루션을 제공합니다. 이 회사는 AI 지원 도구를 통해 워크플로 자동화와 데이터 라벨링의 효율성 향상에 중점을 둡니다. 이 서비스를 통해 기업은 문서 처리 및 맞춤형 AI 교육과 같은 작업에서 확장하고 정확성을 개선할 수 있습니다.
V7 Labs는 워크플로 자동화를 위한 V7 Go와 데이터 라벨링을 위한 V7 Darwin을 포함한 다양한 제품을 제공합니다. 이러한 도구는 프로세스를 간소화하고, 가치 실현 시간을 단축하고, 고품질 AI 교육 데이터 세트를 보장하도록 설계되었습니다.
주요 내용:
- AI 기반 문서 처리 및 데이터 라벨링 솔루션 제공
- 의료, 금융, 물류 등 다양한 산업과 협력
- V7 Go 및 V7 Darwin과 같은 제품을 제공하여 워크플로를 자동화하고 라벨링 정확도를 향상시킵니다.
서비스:
- AI 기반 문서 워크플로 자동화
- 다양한 포맷에서 멀티모달 데이터 추출
- 전문가 주석자 네트워크를 통한 데이터 주석 서비스
- AI 교육 프로세스 확장을 위한 맞춤 솔루션
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.v7labs.com
- 트위터: www.x.com/v7labs
- 링크드인: www.linkedin.com/company/v7labs
- 주소: V7 HQ 5층 60 Margaret Street, London, W1W 8TF
4. 엔코드
Encord는 이미지, 비디오, 오디오, 문서 및 의료 파일을 포함한 멀티모달 AI 데이터를 관리하고 큐레이션하도록 설계된 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 데이터 운영을 간소화하여 AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 고품질 데이터 세트를 만듭니다. Encord는 효율적인 레이블 지정 및 모델 평가를 위한 도구를 제공하여 조직이 AI 애플리케이션의 품질과 속도를 개선하는 데 도움이 됩니다. AWS, GCP, Azure와 같은 인기 있는 클라우드 스토리지 서비스와 통합되어 원활한 데이터 관리 및 액세스를 보장합니다.
Encord의 시스템은 팀 간 협업을 지원하고 데이터 주석을 위한 사용자 정의 가능한 워크플로를 제공합니다. 고급 필터링 옵션으로 데이터 품질을 보장하면서 균형 잡힌 대표적 데이터 세트를 만드는 것을 용이하게 합니다. 이 플랫폼은 또한 모델 성공을 평가하기 위한 실행 가능한 성과 지표를 제공하여 개발 프로세스 전반에 걸쳐 AI 모델을 개선하고 개선하는 데 도움이 됩니다.
주요 내용:
- 다중 모달 데이터 주석(이미지, 비디오, 텍스트, 오디오 및 의료 데이터) 지원
- 데이터 레이블 지정 및 검토를 위한 사용자 정의 가능한 워크플로
- 주요 클라우드 플랫폼(AWS, GCP, Azure)과의 원활한 통합
- 모델 평가 및 성능 추적을 위한 고급 도구
- 보안 규정 준수(SOC2, HIPAA, GDPR)를 위해 설계되었습니다.
서비스:
- 다중 모달리티에 대한 데이터 주석
- 데이터 관리 및 큐레이션
- 모델 성능 평가
- 사용자 정의 가능한 워크플로 솔루션
- 프로그래밍 방식 액세스를 위한 API/SDK
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: encord.com
- 링크드인: www.linkedin.com/company/encord-team
5. 이코미아
Ikomia는 특히 컴퓨터 비전 분야에서 AI 모델의 배포를 간소화하는 데 특화되어 있습니다. 이 플랫폼을 사용하면 기업은 클라우드나 온프레미스에서 기존 인프라와 통합되는 도구를 제공하여 AI 솔루션을 보다 효율적으로 만들고 확장할 수 있습니다. 유연성에 중점을 둔 Ikomia는 다양한 사전 훈련된 AI 알고리즘을 제공하여 사용자가 전문 DevOps 팀 없이도 솔루션을 신속하게 프로토타입화하고 배포할 수 있도록 지원합니다.
그들의 제공품에는 직관적인 API와 STUDIO 데스크톱 애플리케이션이 포함되며, 둘 다 AI 모델의 배포를 원활하고 빠르게 만들도록 설계되었습니다. Ikomia의 서비스는 고성능 컴퓨터 비전 시스템이 필요한 산업에서 AI 연구와 실용적인 응용 프로그램 간의 격차를 메우는 것을 목표로 합니다.
주요 내용:
- 기존 방식보다 5배 빠른 AI 모델 배포
- 배포에 DevOps 전문 지식이 필요하지 않습니다.
- 클라우드 또는 온프레미스 인프라와의 원활한 통합
- 300개 이상의 사전 훈련된 알고리즘으로 구성된 대규모 라이브러리에 액세스
- 개발자와 비기술 사용자 모두를 위해 설계된 도구
서비스:
- 이코미아 허브: 300개 이상의 즉시 사용 가능한 AI 알고리즘 컬렉션
- API: 사용자 정의 AI 워크플로 개발이 가능합니다.
- 사진관: 코드 없이 컴퓨터 비전 프로젝트를 빌드하고 테스트하기 위한 데스크톱 애플리케이션
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.ikomia.ai
- 링크드인: www.fr.linkedin.com/company/ikomia
6. 비소
Viso는 컴퓨터 비전 인프라를 위한 엔드투엔드 플랫폼을 제공합니다. 솔루션인 Viso Suite를 사용하면 기업이 AI 비전 애플리케이션을 빌드, 배포 및 확장하여 모델 훈련에서 실시간 모니터링에 이르기까지 전체 라이프사이클을 더 쉽게 관리할 수 있습니다. 이 플랫폼을 사용하면 사용자가 사용자 지정 데이터 및 모델로 작업하여 의료, 소매 및 제조와 같은 다양한 산업을 위한 AI 기반 솔루션을 용이하게 할 수 있습니다. Viso는 조직이 대규모로 AI를 배포하는 복잡성을 줄이는 동시에 강력한 보안 기능과 운영 효율성을 보장하는 데 중점을 둡니다.
Viso Suite는 데이터 수집, 주석, 모델 학습, 배포 및 실시간 모니터링을 포함하여 전체 AI 라이프사이클 동안 사용자를 지원합니다. 이 플랫폼은 다양한 시스템을 통합하고 기업이 AI 애플리케이션을 지속적으로 유지 관리하고 디버깅할 수 있도록 하여 항상 최적화되도록 보장합니다. 다양한 분야의 기업을 대상으로 설계되어 대규모로 강력한 컴퓨터 비전 솔루션을 구축하기 위한 사용자 정의 가능한 도구를 제공합니다.
주요 내용:
- AI 비전 애플리케이션을 위한 포괄적인 인프라
- 실시간 모니터링 및 분석
- 높은 수준의 보안 및 규정 준수
- 에지 장치에 대한 확장 가능한 배포
- 기존 시스템과의 원활한 통합
서비스:
- AI 모델 학습 및 관리
- 데이터 수집 및 주석 도구
- 모듈식 빌딩 블록을 사용한 애플리케이션 개발
- Edge 배포 및 장치 관리
- 지속적인 모니터링 및 문제 해결
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: viso.ai
- 트위터: www.x.com/viso_ai
- 링크드인: www.linkedin.com/company/visoai
7. 로보플로우
Roboflow는 개발자가 데이터 세트를 만들고, 머신 러닝 모델을 훈련하고, 효율적으로 배포할 수 있도록 설계된 컴퓨터 비전 도구 모음을 제공합니다. 이 플랫폼은 종종 복잡한 데이터 주석, 모델 훈련 및 배포 프로세스를 간소화하여 생산성을 향상시키는 도구를 제공합니다. 사용자 친화적인 인프라는 항공우주, 의료 및 소매를 포함한 다양한 산업 분야에서 100만 명이 넘는 엔지니어와 조직에서 사용됩니다.
Roboflow의 서비스에는 파이프라인을 구축하기 위한 로우코드 인터페이스, AI 지원 데이터 주석 도구, 모델 교육을 위한 호스팅 인프라가 포함됩니다. 또한 클라우드와 에지 디바이스에서 모델을 실행하기 위한 강력한 배포 옵션도 제공합니다. 이 플랫폼은 기존 머신 러닝 워크플로와 완벽하게 통합되며 팀 간 협업을 지원합니다.
주요 내용:
- AI 지원 이미지 주석 도구
- 파이프라인 구축을 위한 로우코드 인터페이스
- 확장 가능한 모델 교육 및 평가 인프라
- 클라우드 및 에지 장치를 위한 유연한 배포 옵션
- 의료, 항공우주, 소매 등 다양한 산업을 지원합니다.
서비스:
- 데이터 세트 생성 및 관리
- 이미지 주석 및 증강 도구
- GPU 기반 인프라를 통한 모델 학습
- 클라우드 및 엣지 배포 옵션
- 팀 워크플로를 위한 협업 도구
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: universe.roboflow.com
8. 감독적으로
Supervisely는 이미지, 비디오, 3D 데이터 및 의료 영상에 대한 큐레이팅, 레이블링 및 프로덕션 모델 구축에 중점을 두고 컴퓨터 비전 워크플로를 용이하게 하도록 설계된 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. AI 지원 레이블링을 포함하여 주석을 위한 다양한 고급 도구가 장착되어 있으며 다양한 데이터 관리 시스템과 통합됩니다. Supervisely는 AI 및 머신 러닝과 같은 고품질 교육 데이터가 필요한 산업의 전문가가 사용합니다.
이 플랫폼은 이미지, 비디오, LiDAR, 의료 스캔을 포함한 다양한 모달리티에 대한 다양한 라벨링 도구를 지원하고 기업과 개발자를 위한 사용자 정의 가능한 워크플로를 제공합니다. 또한 협업, 데이터 보안 및 대규모 데이터 세트 관리를 강조하여 라벨링 프로세스를 가속화하는 자동화 도구를 제공합니다.
주요 내용:
- 다양한 데이터 유형(이미지, 비디오, 3D 및 의료 데이터)에 대한 AI 지원 라벨링.
- SDK 및 API를 통한 사용자 정의 워크플로 및 통합.
- 협업 도구 및 데이터 관리 기능.
서비스:
- 다양한 데이터 유형(이미지, 비디오, 3D, 의료)에 대한 라벨링 도구.
- AI가 강화한 주석 및 자동 라벨링 기능.
- 맞춤형 UI 및 워크플로 개발.
- AI 및 컴퓨터 비전 분야에 대한 컨설팅 서비스.
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: supervisely.com
- 이메일: hello@supervisely.com
- 트위터: www.x.com/@supervisely_ai
- 링크드인: www.linkedin.com/company/10456352
- 주소: 탈린, Kesklinna linnaosa, Ahtri tn 12
9. 오픈CV
OpenCV 또는 Open Source Computer Vision Library는 컴퓨터 비전 및 머신 러닝을 위한 2,500개 이상의 알고리즘을 포함하는 오픈 소스 라이브러리입니다. 1999년 Intel에서 처음 개발한 이후 Open Source Vision Foundation으로 전환되기 전에 Willow Garage 및 Itseez와 같은 조직에서 유지 관리되었습니다. OpenCV는 C++, Python, Java, MATLAB/OCTAVE를 포함한 여러 프로그래밍 언어를 지원하며 Windows, Linux, macOS, Android 및 iOS와 호환됩니다.
이 라이브러리는 이미지 처리, 객체 감지 및 실시간 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위한 광범위한 도구를 제공합니다. 유연성과 광범위한 문서는 학술 연구 및 상업 프로젝트에 귀중한 리소스가 됩니다. 딥 러닝 및 객체 추적에서 OpenCV의 DNN 모듈은 사전 훈련된 신경망을 통합하여 고급 실시간 추적 솔루션을 구현할 수 있습니다.
주요 내용:
- 설립: 1999
- 초기 개발자: Intel
- 라이센스: Apache 2.0
- 지원 언어: C++, Python, Java, MATLAB/OCTAVE
- 지원 플랫폼: Windows, Linux, macOS, Android, iOS
서비스:
- OpenCV 라이브러리 – 컴퓨터 비전과 머신 러닝 알고리즘의 포괄적인 컬렉션입니다.
- 오픈CV 대학교 – 컴퓨터 비전, 딥러닝, AI에 대한 교육 과정 및 리소스.
- OpenCV 얼굴 인식 – OpenCV의 광범위한 라이브러리를 활용한 얼굴 인식 기술.
- OpenCV AI 키트(OAK) – 공간 AI 애플리케이션을 지원하는 하드웨어 모듈.
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: opencv.org
- 주소: 445 Sherman Ave, Palo Alto, CA 94306, USA
10. 텐서플로우
TensorFlow는 Google에서 개발한 머신 러닝을 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 머신 러닝 애플리케이션의 개발 및 배포를 용이하게 하는 도구, 라이브러리 및 커뮤니티 리소스의 포괄적인 생태계를 제공합니다. TensorFlow는 딥 러닝 및 객체 추적을 포함한 다양한 작업을 지원하여 개발자와 연구자 모두에게 다재다능한 선택이 됩니다.
이 플랫폼은 모델을 구축하고 훈련하기 위한 직관적인 API를 제공하여 사용자가 복잡한 머신 러닝 워크플로를 효율적으로 구현할 수 있도록 합니다. TensorFlow의 적응성 덕분에 데스크톱에서 모바일 기기에 이르기까지 여러 플랫폼에서 실행하여 연구 및 프로덕션 환경 모두에서 광범위한 애플리케이션을 지원합니다.
주요 내용:
- 개발자: Google
- 특허: 아파치 2.0
- 지원 언어: 파이썬, C++, 자바스크립트, 자바, 고, 스위프트
- 지원 플랫폼: 윈도우, 리눅스, macOS, 안드로이드, iOS
서비스:
- TensorFlow 라이브러리: 머신 러닝 모델을 구축하는 데 필요한 도구와 라이브러리의 포괄적인 컬렉션입니다.
- 텐서플로우.js: JavaScript로 머신 러닝 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
- 텐서플로우 라이트: 모바일 및 에지 디바이스에 머신 러닝 모델을 배포하는 것을 용이하게 합니다.
- 텐서플로우 확장(TFX): 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 머신 러닝 파이프라인을 구축하기 위한 구성 요소를 제공합니다.
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.tensorflow.org
- 트위터: www.x.com/tensorflow
- 링크드인: www.linkedin.com/showcase/tensorflowdev
11. 조셉 레드먼
조셉 레드먼은 YOLO(You Only Look Once) 실시간 객체 감지 시스템을 개발한 것으로 알려진 컴퓨터 비전 연구자입니다. 그는 CPU와 GPU 계산을 모두 지원하도록 설계된 C와 CUDA로 작성된 오픈소스 신경망 프레임워크인 Darknet을 만들었습니다. 그의 작업은 실시간 객체 감지의 상당한 발전에 기여하여 딥 러닝 모델을 보다 효율적이고 접근 가능하게 만들었습니다.
Redmon의 연구는 컴퓨터 비전, 특히 객체 감지 및 인식에 지속적인 영향을 미쳤습니다. "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection"과 "YOLOv3: An Incremental Improvement"를 포함한 그의 출판물은 YOLO 시스템의 진화를 자세히 설명합니다. 이러한 기여는 자율 주행차에서 보안 감시 및 로봇 공학에 이르기까지 많은 응용 분야에 영향을 미쳤습니다.
주요 내용:
- YOLO 객체 감지 시스템 개발자
- 다크넷 신경망 프레임워크의 창시자
- 실시간 객체 감지 및 딥러닝에 초점을 맞춘 연구
- 컴퓨터 비전 기술 발전에 기여
서비스:
- 객체 탐지를 위한 딥러닝 프레임워크 개발
- 오픈소스 신경망 프레임워크(Darknet)
- 실시간 이미지 및 비디오 처리 연구
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: pjreddie.com
12. 적응 지능의 매티스 연구소
로잔에 있는 스위스 연방 공과대학(EPFL)의 맥켄지 매티스 교수가 이끄는 매티스 랩은 지능형 시스템에서 적응 행동을 이해하는 데 중점을 두고 있습니다. 그들의 연구는 기계 학습, 컴퓨터 비전, 신경 과학을 통합하여 감각 운동 제어의 신경 기반을 연구합니다. 설치류를 위한 복잡한 행동 검정을 설계하고 대규모 신경 기록을 사용함으로써 이 랩은 적응 운동 학습의 기본 원리를 밝히는 것을 목표로 합니다.
그들의 작업의 핵심 측면은 신경 과학 연구를 강화하는 오픈 소스 머신 러닝 도구를 개발하는 것입니다. 이러한 도구를 통해 연구자는 동물 행동을 효율적으로 분석하고 뇌 기능과 운동 제어 간의 관계를 탐구할 수 있습니다. 이 연구실의 기여는 인공 지능과 신경 계산에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 생물학적 지능과 기계 지능 간의 격차를 메웁니다.
주요 내용:
- 적응 지능 및 운동 제어 연구
- 머신러닝, 컴퓨터 비전, 신경과학의 통합
- 오픈소스 행동분석 도구 개발
- 로잔에 있는 스위스 연방 공과대학(EPFL)에 기반을 두고 있습니다.
서비스:
- DeepLabCut – 마커 없는 포즈 추정을 위한 딥러닝 기반 도구
- CEBRA – 신경 데이터 분석을 위한 머신 러닝 방법
- AmadeusGPT – 신경과학 연구에 AI를 적용하는 프로젝트
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.mackenziemathislab.org
- 트위터: www.x.com/TrackingActions
- 주소: UPMWMATHIS LAB @ EPFL B1-3rd Floor 9 Chemin des Mines 1202 Genève
결론
딥 러닝이 계속 진화함에 따라 객체 추적에 사용할 수 있는 도구와 기술도 진화합니다. 2025년에는 실시간 추적에서 보다 진보된 모델 훈련에 이르기까지 다양한 요구 사항을 충족하는 다양한 강력한 도구가 풍경을 채울 것입니다. 비디오 분석, 로봇 공학 또는 자율 시스템을 사용하든 이러한 도구는 추적을 보다 정확하고 효율적으로 만드는 강력한 솔루션을 제공합니다. 프로젝트에 적합한 것을 탐색하면 복잡한 추적 작업에서 더 나은 성과와 더 성공적인 결과를 얻을 수 있습니다.