소프트웨어 공장

딥러닝 기술이 발전하면서 영상 데이터를 실시간으로 처리하는 컴퓨터 비전 기술이 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 특히 공장 자동화, 스마트 CCTV, 자율주행 로봇 등 프론트엔드나 엣지 단에서 실시간으로 사물을 인지하는 기술은 현대 임베디드 및 소프트웨어 개발에서 매우 중요한 축을 담당합니다. 이번 포스팅에서는 파이썬 환경에서 PyTorch 기반의 객체 탐지 모델과 OpenCV 라이브러리를 결합하여, 웹캠 입력 영상을 실시간으로 분석하고 시각화하는 파이프라인을 구축하는 방법을 알아보겠습니다.핵심 요약 3줄PyTorch 기반의 경량화된 YOLOv5 모델과 OpenCV를 연동하여 실시간 객체 탐지 시스템을 구현합니다.웹캠의 프레임별 영상 데이터를 받아와서 딥러닝 모델의 입력으로 넣고 bounding box..

인공지능과 컴퓨터 비전 기술이 빠르게 발전하면서 우리 주변에서도 객체 탐지 기술을 쉽게 접할 수 있게 되었습니다. 자율주행 자동차가 보행자를 인식하거나, 스마트 팩토리에서 불량품을 골라내는 과정 모두 객체 탐지 기술을 기반으로 작동합니다. 하지만 막상 프로젝트를 시작하려고 하면 어떤 모델을 선택해야 할지 막막할 때가 많습니다. 이번 글에서는 가장 대표적인 객체 탐지 모델인 YOLO와 Faster R-CNN의 핵심 개념을 알아보고, 상황에 맞는 올바른 모델 선택 기준을 공유하고자 합니다.핵심 요약 3줄객체 탐지는 이미지 내 객체의 위치(Localization)와 종류(Classification)를 동시에 예측하는 기술입니다.YOLO는 속도가 빠른 1단계(One-stage) 탐지 모델로 실시간 서비스 구현에..