YOLOv8, YOLOv10, YOLO11 환경 구성 및 데이터셋 구축 가이드
환경 구성
Anaconda 설치 및 가상환경 설정
Anaconda는 데이터 과학 워크플로우를 단순화하는 통합 플랫폼입니다. 설치 후 다음 명령으로 확인:
conda --version
conda info
프로젝트별 독립 환경 생성:
conda create --name yolov8_env python=3.8.10
conda activate yolov8_env
CUDA 및 cuDNN 설치
NVIDIA GPU가 필요하며 다음 명령으로 지원 버전 확인:
nvidia-smi
CUD ...
5월 22일 20:40에 게시됨
로컬 환경에서 대규모 멀티모달 모델을 고성능으로 배포하고 API로 제공하기
Python과 C++을 활용한 로컬 배포 및 API 구현
데이터 보안과 지연 시간 감소를 위해, CLIP, BLIP 또는 LLaVA와 같은 멀티모달 모델을 로컬에 직접 배포하고 효율적인 API 서비스를 구성하는 방법을 다룹니다.
필수 환경 설정
Python 3.8 이상 및 pip
CUDA 11.7 이상 (GPU 사용 시)
PyTorch 또는 ONNX Runtime
g++ 컴파일러 (C++ 확장용)
모델 내보내기 및 추론 인터페 ...
5월 21일 11:30에 게시됨
윈도우 기반 SAM3 모델 로컬 배포 및 텍스트 기반 분할 구현 가이드
SAM3 모델을 이용한 정밀 객체 분할 환경 구축
Meta 가 발표한 최신 시맨틱 분할 모델인 SAM3 는 단순한 시각적 입력을 넘어 자연어 텍스트 프롬프트를 통해 타겟 영역을 정확히 식별하는 능력을 제공합니다. 기존의 점 또는 박스 상호작용에 의존하던 방식에서 진화하여, 텍스트 명령만으로 이미지 내의 특정 객체를 분리하고 ID 를 부여하며 예측 신뢰도를 확인할 수 있 ...
5월 21일 10:53에 게시됨
PyTorch 특정 레이어 시각화 방법
이미지를 로드하고 전처리하는 코드입니다.
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 자신의 이미지 파일 경로로 변경 가능합니다
img_path = 'images/udacity_sdc.png'
# 컬러 이미지 로드
bgr_img = cv2.imread(img_path)
# 그레이스케일로 변환
gray_img = cv2.cvtColor(bgr_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 값을 [0,1] 범위로 정규화
gray_im ...
5월 20일 17:42에 게시됨
PyTorch DDP 및 torchrun을 활용한 분산 학습 기초 사용법
분산 학습의 핵심 개념
분산 학습은 여러 GPU를 활용해 모델 학습 속도를 향상시키는 기술입니다. 여기서 중요한 개념은 다음과 같습니다:
병렬 처리 (Parallel): 여러 장치에서 동시에 작업 수행, 프로세스 수에 따라 단일 또는 다중 프로세스 구조 가능
분산 환경 (Distributed): 각 GPU마다 별도의 프로세스가 실행되며, 통신을 통해 상태를 동기화하는 방식
본 ...
5월 20일 10:19에 게시됨
PyTorch 텐서 차원과 브로드캐스팅 완벽 이해
텐서의 차원 개념과 연산 후 차원 변화를 정확히 파악하는 것은 복잡한 신경망 구조를 이해하는 데 핵심입니다. 이 글에서는 PyTorch 텐서 생성과 브로드캐스팅 메커니을 심도 있게 다룹니다.
무작위 텐서 생성
딥러닝에서는 가중치 초기화나 모듈 통과 후 출력 형태 확인 등을 위해 무작위 텐서를 자주 생성합니다. 실제 이미지를 불러올 필요 없이 원하는 형태의 텐서 ...
5월 20일 06:26에 게시됨
EasyOCR 기술 심층 분석: 사용하기 쉬운 광학 문자 인식 도구
개요
EasyOCR는 JaidedAI가 개발한 오픈소스 OCR(Optical Character Recognition, 광학 문자 인식) 라이브러리로, PyTorch 딥러닝 프레임워크를 기반으로 구현되었습니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 29,000개 이상의 스타를 받았으며, 112명의 기여자와 16,900개 이상의 프로젝트에서 채택되어 커뮤니티에서 널리 인정받고 있음을 보여줍니다.
EasyOCR의 가장 큰 특징은 바 ...
5월 20일 02:26에 게시됨