YOLOv8 분류 모델의 ONNX Runtime 추론을 위한 전처리 파이프라인 구현
Ultralytics의 YOLOv8 프레임워크는 분류, 탐지, 분할 등 다양한 비전 작업을 한 줄의 코드로 학습하고 배포할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 하지만 .pt 가중치를 ONNX 형식으로 내보낸 후, ultralytics 라이브러리가 없는 환경에서 onnxruntime만으로 추론을 시도하면 결과값이 일치하지 않거나 신뢰도(Confidence)가 현저히 낮게 측정되는 경우가 발생합니다.
이 ...
7월 13일 02:29에 게시됨
주거지 번호 인식을 위한 SVM 기반 이미지 분류 모델 구현
SVM을 활용한 주소판 숫자 인식 시스템 개발
서포트 벡터 머신(SVM)은 지도 학습 방식의 대표적인 분류 알고리즘으로, 고차원 공간에서 데이터를 효과적으로 분리할 수 있는 결정 경계(하이퍼플레인)를 찾는 데 중점을 둔다. 특히 소규모에서 중간 규모의 복잡한 데이터셋에 강한 성능을 보이며, 과적합을 억제하는 능력 덕분에 이미지 인식 작업에 자주 사용된다.
SVM은 ...
6월 18일 20:14에 게시됨