YOLOv8 객체 감지 모델 학습 및 ONNX 추론 변환 실전 가이드
모델 학습 설정 및 실행
Ultralytics 프레임워크를 통해 YOLOv8 을 학습시키는 가장 효율적인 방법은 `YOLO` 클래스를 초기화하고 `train` 메소드를 호출하는 것입니다. 프로젝트 디렉토리 구조에 따라 데이터 경로와 하이퍼파라미터를 관리할 수 있는 스크립트를 구성합니다.
import sys
from pathlib import Path
from ultralytics import YOLO
def init_training_envi ...
8월 19일 20:39에 게시됨
YOLOv8에서 TTA(Test-Time Augmentation)를 활용한 객체 검출 정밀도 개선 방법
객체 검출(Object Detection) 모델을 실제 환경에 배포하다 보면, 표준 데이터셋에서는 높은 성능을 보이던 모델이 조도가 낮거나, 객체가 작거나, 일부가 가려진 상황에서 정확도가 급격히 떨어지는 현상을 자주 목격하게 됩니다. 이러한 성능 저하를 해결하기 위해 모델을 처음부터 다시 학습시키는 것은 막대한 시간과 비용이 소요됩니다. 이때 모델의 구조를 변경하지 ...
8월 4일 07:25에 게시됨
YOLOv8과 MiniCPM-V-2.6 결합을 통한 지능형 다중모달 보안 감시 시스템 구축
1. 기존 보안 시스템의 한계와 다중모달 AI의 도입 필요성
현대 스마트 캠퍼스나 산업단지에서 보안 관리는 단순한 영상 녹화를 넘어선 실시간 인지 기능이 요구되고 있다. 고객의 요구는 점점 더 정교해지고 있으며, 예를 들어 "A구역 입구에서 5분 이상 배회하는 사람 발견" 같은 자연어 형태의 자동 경보 생성을 기대한다. 이는 단순 움직임 감지로는 달성할 ...
8월 1일 12:04에 게시됨
YOLOv8을 사용한 태양광 패널 결함 검출 시스템 구축: 12가지 결함 유형 포함
디ープ러닝 기반 객체 검출 프레임워크인 YOLOv8을 활용해 태양광 패널 결함 데이터셋을 학습하여 결함 탐지 시스템을 구축하는 방법입니다. 데이터셋에는 오염, 물체 가림, 새 날개 자국, 빛 반사, 구조 변형, 패널 파손, 눈 덮음 등 총 12가지 결함 유형이 포함되어 있습니다.
데이터셋은 시각적 정보를 포함하며, 총 55,200장의 이미지로 구성되어 있습니다. XML과 T ...
7월 16일 19:35에 게시됨
YOLOv8~v12와 SpringBoot 기반의 스마트 절연체 결함 감지 시스템
시스템 개요
현대 전력망의 안정성 확보를 위해 고압 송전선로의 핵심 구성 요소인 절연체의 상태 모니터링은 필수적인 작업입니다. 기존 수동 점검 방식은 인력 집중, 위험성, 주관적 판단 등 한계가 있으며, 실시간 정밀 분석이 어렵습니다.
본 시스템은 최신 YOLOv8 ~ YOLOv12 모델을 통합한 고성능 이미지 인식 엔진과 SpringBoot 기반의 백엔드, 응답형 웹 인터페이 ...
7월 16일 06:33에 게시됨
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
YOLO-v8.3 메모리 부족 해결: 세 가지 방법으로 추론 최적화
YOLO-v8.3을 시작할 때 "CUDA out of memory" 오류는 흔한 문제입니다. 이는 모델 가중치, 입력 데이터, 그리고 중간 계산 결과가 GPU 메모리를 모두 차지하기 때문입니다. 이 글에서는 실제 코드와 함께 이 문제를 해결하는 세 가지 방법을 소개합니다.
1. 문제 진단: GPU 메모리 사용량 확인
먼저, 다음과 같은 코드로 GPU 메모리 사용량을 모니터링할 수 있습니다.
im ...
7월 7일 17:21에 게시됨
스크린샷 콘텐츠 자동 분석: VideoAgentTrek Screen Filter 사용법
복잡한 UI 분석, 이제 한 번의 클릭으로 해결하기
소프트웨어 테스트, 사용자 가이드 제작, 회의 요약 정리 또는 UI/UX 리뷰를 할 때마다 수많은 스크린샷을 일일이 확인하고 요소를 식별하는 작업은 시간과 노력을 많이 소모합니다. 특히 반복적인 인터페이스 검토가 필요할 경우, 사람의 눈으로만 처리하기엔 오류 가능성도 높아집니다.
이 문제를 해결할 수 있는 도구 ...
7월 3일 22:36에 게시됨
고급 YOLO 모델 및 Spring Boot 기반 반려동물 품종 식별 및 분석 플랫폼
고급 YOLO 모델 및 Spring Boot 기반 반려동물 품종 식별 및 분석 플랫폼
본 프로젝트는 최신 딥러닝 기술과 현대적인 웹 개발 프레임워크를 결합하여 반려동물 품종을 정밀하게 식별하고 분석하는 지능형 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 합니다. 특히, 빠르게 발전하는 YOLO 계열의 객체 탐지 모델(YOLOv8, YOLOv10, YOLOv11, YOLOv12)들을 핵심 엔진으로 활용하여 12가 ...
6월 24일 22:20에 게시됨
VideoAgentTrek Screen Filter 활용 가이드: 웹 기반 화면 객체 인식 도구
UI 테스트나 화면 분석 작업에서 스크린샷 속 요소를 자동으로 식별해야 하는 상황이 자주 발생한다. VideoAgentTrek Screen Filter는 이런 니즈를 해결해주는 시각적 객체 탐지 솔루션으로, 별도의 코딩 없이 브라우저에서 직접 동작한다. YOLO v8 아키텍처를 기반으로 화면 콘텐츠에 특화된 학습이 적용되어 있어, 버튼, 입력 필드, 아이콘 등 인터페이스 구성요소를 높 ...
6월 12일 00:54에 게시됨