ONNX 머신 비전 시스템이란 무엇입니까?

ONNX 머신 비전 시스템은 ONNX(Open Neural Network Exchange)의 강력한 성능과 고급 머신 비전 기술을 결합합니다. 이를 통해 다양한 프레임워크와 하드웨어에서 작동하는 컴퓨터 비전 솔루션을 구축할 수 있습니다. ONNX를 사용하면 대규모 모델을 최적화하여 추론 속도를 높이고, 학습 후 양자화와 같은 기술을 통해 모델 크기를 최대 50%까지 줄일 수 있습니다. 이러한 통합은 특히 임베디드 애플리케이션에서 컴퓨팅 효율성을 향상시킵니다. 프로세서에 최적화된 커널을 통해 ONNX는 성능 지표를 향상시켜 최신 머신 러닝 작업에 신뢰할 수 있는 선택이 될 수 있습니다.

주요 요점

• ONNX를 사용하면 다양한 AI 도구를 쉽게 함께 사용하여 훈련하고 사용할 수 있습니다.

• 모델이 예측을 수행하는 속도를 높여주므로 공장 로봇과 같이 빠르게 동작하는 작업에 적합합니다.

• ONNX는 온라인 서버나 소형 가젯과 같은 다양한 시스템에서 작동합니다. 적응 가능하게 만들기.

• 모델 크기를 절반으로 줄여 빠르고 정확하게 작업할 수 있습니다.

• ONNX는 다음과 같은 작업에 유용합니다. 이미지 정렬, 객체 찾기, 건강 상태를 추적하여 머신 비전을 개선하는 데 도움이 됩니다.

머신 비전에서 ONNX의 주요 기능

프레임워크 및 하드웨어 간 상호 운용성

ONNX는 달성을 위한 표준으로 돋보입니다. 프레임워크 간 상호 운용성 그리고 하드웨어. ONNX를 사용하면 TensorFlow, PyTorch, MXNet과 같은 다양한 딥러닝 프레임워크 간의 격차를 해소할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 한 프레임워크에서 모델을 학습하고 다른 프레임워크에 원활하게 배포할 수 있습니다.

ONNX는 CPU, GPU, 특수 AI 가속기를 포함한 광범위한 하드웨어를 지원합니다. 이러한 호환성 덕분에 머신 비전 애플리케이션이 고성능 서버부터 엣지 디바이스까지 다양한 디바이스에서 효율적으로 실행될 수 있습니다. ONNX를 도입하면 단일 에코시스템에 얽매이지 않고 다양한 플랫폼에서 컴퓨터 비전 솔루션을 확장할 수 있습니다.

팁: AI 상호 운용성을 위해 ONNX를 활용하면 모델 배포에 드는 시간과 리소스를 절약할 수 있으며, 특히 여러 프레임워크로 작업할 때 더욱 그렇습니다.

더 빠른 추론을 위한 모델 최적화

ONNX 모델을 최적화하는 것이 핵심입니다. 더 빠른 추론 속도ONNX는 학습 후 양자화와 같은 기술을 통해 모델 크기를 줄이고 성능을 향상시키는 과정을 간소화합니다. 이러한 최적화를 통해 산업 자동화나 품질 관리와 같은 실시간 애플리케이션에 더욱 적합한 모델을 구축할 수 있습니다.

아래의 성능 벤치마크는 TensorFlow에 비해 ONNX가 제공하는 상당한 개선 사항을 강조합니다.

이러한 결과는 ONNX가 더 빠른 추론을 위해 모델을 최적화하는 데 얼마나 뛰어난지 보여주며, 고속 처리가 필요한 애플리케이션에 이상적임을 보여줍니다.

다양한 배포 환경을 위한 확장성

ONNX는 다양한 환경에 머신 비전 모델을 배포할 수 있는 확장성을 제공합니다. 클라우드 기반 시스템, 온프레미스 서버 또는 엣지 디바이스 등 어떤 환경에서 작업하든 ONNX는 모델이 다양한 요구 사항에 맞게 조정될 수 있도록 보장합니다.

ONNX를 사용하면 IoT 기기와 같이 리소스가 제한된 환경에도 성능 저하 없이 AI 모델을 배포할 수 있습니다. 프로세서에 최적화된 커널은 연산 능력이 제한된 기기에서도 효율적인 실행을 지원합니다. 이러한 확장성 덕분에 ONNX는 머신 비전 애플리케이션의 적용 범위를 확장하는 데 매우 유용한 도구입니다.

ONNX를 사용하면 AI 솔루션의 미래를 대비하고 새로운 기술 및 배포 시나리오와의 호환성을 유지할 수 있습니다.

ONNX 머신 비전 시스템 작동 방식

ONNX 모델 형식 이해

ONNX 모델 형식은 머신러닝 모델을 표현하는 표준화된 방식을 제공합니다. 딥러닝 프레임워크와 하드웨어 플랫폼 간의 상호운용성을 보장합니다. AI 모델을 위한 범용 언어로 볼 수 있으며, 다양한 도구와 시스템 간의 원활한 통신을 가능하게 합니다.

ONNX 모델은 수치 사양을 사용하여 구조와 정밀도를 정의합니다. 이러한 사양에는 부동 소수점 값의 표현 방식을 결정하는 E4M3FN 및 E5M2FNUZ와 같은 형식이 포함됩니다. 아래 표는 이러한 기술적 세부 사항을 간략하게 설명합니다.

양자화 중에 ONNX는 다음 공식을 사용하여 부동 소수점 값을 8비트 양자화 공간에 매핑합니다. val_fp32 = scale * (val_quantized - zero_point). scale 및 zero_point 매개변수는 수치적 정확성을 보장하므로 ONNX 모델은 에지 장치와 같이 리소스가 제한된 환경에 적합합니다.

모델을 ONNX로 변환

기존 머신 러닝 모델을 다음으로 변환 ONNX 형식 간단합니다. PyTorch나 TensorFlow와 같은 프레임워크의 모델을 ONNX로 변환하는 단계별 프로세스를 따라갈 수 있습니다.

1. 필요한 라이브러리 로드: 다음과 같은 필수 라이브러리를 가져옵니다. torch PyTorch 기능을 위해서.

2. 사전 학습된 모델 로드: 변환하려는 모델을 로드하려면 구성 파일을 사용합니다.

3. 입력 데이터 준비: 다음을 사용하여 샘플 입력 배치를 만듭니다. DataModule 클래스 또는 유사한 도구.

4. 모델을 ONNX로 변환: 적용 torch.onnx.export 변환을 수행하는 기능입니다.

5. ONNX 모델 저장: 변환된 모델을 배포를 위해 지정된 디렉토리에 저장합니다.

TensorFlow 모델의 경우 다음과 같은 도구가 있습니다. tf2onnx 변환 과정을 간소화합니다. 이 도구는 명령줄 인터페이스와 Python API를 모두 지원하여 개발자가 쉽게 사용할 수 있습니다.

팁: 모델을 변환할 때 배포 중에 오류가 발생하지 않도록 입력 데이터가 예상 형식과 일치하는지 확인하세요.

머신 비전에서 ONNX를 지원하는 도구

다양한 도구가 ONNX를 지원하여 머신 비전 시스템을 효율적으로 구축하고 배포할 수 있도록 지원합니다. 이러한 도구는 고성능 추론부터 엣지 컴퓨팅까지 다양한 요구 사항을 충족합니다.

이러한 도구들 중에서도 ONNX Runtime은 그래프 최적화 및 연산자 융합과 같은 고급 최적화 기능을 자랑합니다. 모바일 애플리케이션을 작업하는 경우, PyTorch Mobile은 엣지 추론 기능을 제공하고 양자화를 지원하여 처리 속도를 높입니다. NVIDIA GPU의 경우, TensorRT는 시스템별 최적화를 제공하여 특정 모델의 속도를 최대 3.4배 향상시킵니다.

주의 사항: 올바른 도구를 선택하는 것은 배포 환경과 하드웨어 요구 사항에 따라 달라집니다.

컴퓨터 비전에서 ONNX 모델의 응용

ONNX 모델은 더 빠르고 효율적이며 확장 가능한 솔루션을 제공함으로써 컴퓨터 비전에 혁신을 가져왔습니다. 이 모델은 이미지 분류, 객체 감지, 산업 자동화 등 다양한 실제 응용 분야에서 널리 사용되고 있습니다. ONNX가 이러한 분야를 어떻게 향상시키는지 살펴보겠습니다.

이미지 분류

이미지 분류는 ONNX 모델의 가장 일반적인 활용 분야 중 하나입니다. ONNX를 사용하면 다양한 플랫폼에 분류 모델을 배포하여 높은 정확도와 성능을 보장할 수 있습니다. 이러한 모델은 이미지를 분석하여 미리 정의된 범주에 할당하므로 얼굴 인식, 의료 영상, 제품 분류 등의 작업에 필수적입니다.

예를 들어, ONNX 모델은 엣지 디바이스에 최적화된 경량 아키텍처를 지원하여 얼굴 인식을 간소화합니다. 이를 통해 보안 시스템이나 모바일 애플리케이션에서 속도나 정확도 저하 없이 얼굴 인식 알고리즘을 구현할 수 있습니다. PyTorch나 TensorFlow와 같은 프레임워크의 모델을 ONNX로 변환할 수 있으므로 CPU부터 GPU까지 다양한 하드웨어와의 호환성이 보장됩니다.

팁: ONNX 런타임을 사용하면 제조 과정에서 결함을 감지하거나 자율 주행차에서 객체를 식별하는 등 실시간 애플리케이션을 위한 분류 모델을 최적화할 수 있습니다.

객체 감지

객체 감지는 이미지나 비디오 내에서 객체를 식별하고 위치를 파악하는 것을 포함합니다. ONNX 모델은 높은 감지 정확도와 빠른 추론 속도를 제공하여 이 분야에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 이러한 기능 덕분에 감시, 교통 모니터링, 증강 현실과 같은 애플리케이션에 이상적입니다.

아래 표는 다양한 하드웨어 플랫폼에서 ONNX 기반 객체 감지 모델의 성능을 강조합니다.

이러한 결과는 ONNX 모델이 다양한 하드웨어에 어떻게 적응하여 객체 감지 작업에 최적의 성능을 보장하는지 보여줍니다. 클라우드 기반 시스템이든 엣지 디바이스든 ONNX는 고객의 요구 사항을 충족하는 유연성을 제공합니다.

산업 자동화 및 품질 관리

산업 자동화에서 ONNX 모델은 생산 공정을 간소화하고 품질 관리를 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 모델은 생산 라인의 이미지를 분석하여 결함을 감지하고, 치수를 측정하고, 제품 조립을 검증합니다. ONNX를 통합하면 리소스가 제한된 환경에서도 실시간 성능과 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.

주요 지표는 산업 자동화에서 ONNX의 효과를 검증합니다.

• 효율성:: ONNX 모델은 실시간 애플리케이션에 중요한 이미지 처리 속도를 향상시키기 위해 다단계 접근 방식을 사용합니다.

• 정확성: 패치 기반 교육은 결함 탐지의 정확도를 높여 생산에서 일관된 품질을 보장합니다.

• 적응성: 유연한 파이프라인을 통해 특정 생산 요구 사항에 맞게 시스템을 조정할 수 있으므로 ONNX는 다양한 산업에 적합합니다.

예를 들어, ONNX 모델은 전자 부품의 미세한 결함을 식별하거나 식품 포장의 균일성을 보장할 수 있습니다. 이러한 기능은 낭비를 줄이고 전반적인 효율성을 향상시켜 ONNX를 산업 현장에서 귀중한 자산으로 만듭니다.

주의 사항: 품질 관리에 ONNX 모델을 배포할 때 특수 하드웨어에서 최적화된 성능을 위해 ONNX 런타임이나 NVIDIA TensorRT와 같은 도구를 사용하는 것을 고려하세요.

엣지 컴퓨팅의 새로운 사용 사례

엣지 컴퓨팅은 컴퓨팅을 데이터 소스에 더욱 가깝게 연결함으로써 머신러닝 모델 배포 방식을 혁신하고 있습니다. ONNX는 이러한 변화에 중추적인 역할을 하며, 리소스가 제한된 환경에서도 효율적이고 확장 가능한 애플리케이션을 구현할 수 있도록 지원합니다. ONNX 모델이 큰 영향을 미치고 있는 새로운 사용 사례를 살펴보겠습니다.

원격 환경에서의 의료 모니터링

ONNX 모델은 원격지 또는 까다로운 환경에서 고급 모니터링 시스템을 구축하여 의료 분야에 혁신을 일으키고 있습니다. 예를 들어, ONNX에 최적화된 모델을 탑재한 웨어러블 기기는 실시간으로 ECG 데이터를 전처리하고 노이즈를 제거할 수 있습니다. 이러한 모델은 ECG 신호에서 중요한 형태학적 및 시간적 특징을 추출하여 심우주 임무나 농촌 지역에서도 정확한 건강 모니터링을 보장합니다.

아래 표는 의료 및 엣지 컴퓨팅 분야에서 ONNX의 주요 기여를 강조합니다.

이러한 발전은 ONNX 모델이 제한된 계산 리소스가 있는 환경에서도 안정적인 성능을 제공함으로써 의료 애플리케이션을 어떻게 향상시키는지 보여줍니다.

스마트 시티와 IoT 기기

스마트 시티에서 ONNX 모델은 IoT 기기가 로컬에서 데이터를 처리하도록 지원하여 지연 시간과 대역폭 사용량을 줄입니다. 예를 들어, ONNX 모델을 탑재한 교통 카메라는 실시간으로 차량을 감지하고 분류하여 교통 흐름과 안전을 개선할 수 있습니다. 마찬가지로, 건물의 스마트 센서는 클라우드 기반 시스템에 의존하지 않고도 에너지 사용량을 모니터링하고 소비 패턴을 최적화할 수 있습니다.

ONNX는 메모리 할당을 최적화하고 모델 연산자를 통합하여 이러한 장치의 효율적인 작동을 보장합니다. 따라서 ONNX는 속도와 리소스 효율성이 중요한 IoT 애플리케이션에 이상적인 선택입니다.

우주 탐사 및 심우주 임무

우주 탐사는 제한된 연결성과 극한 환경 등 머신러닝 애플리케이션에 고유한 과제를 안겨줍니다. ONNX 모델은 심우주 임무에 사용되는 안드로이드 태블릿과 같은 엣지 기기에서 고성능 추론을 지원하여 이러한 과제를 해결합니다. 이 모델은 텐서 전달을 최소화하고 조정된 행렬 연산 알고리즘을 적용하여 열악한 환경에서도 안정적인 작동을 보장합니다.

성능 벤치마크는 엣지 컴퓨팅에서 ONNX 모델의 적응성을 강조합니다.

이러한 개선을 통해 ONNX는 모든 리소스가 중요한 우주 탐사에 AI를 배치하는 데 귀중한 도구가 되었습니다.

엣지에서의 산업 자동화

ONNX 모델은 공장 현장에서 실시간 의사 결정을 가능하게 하여 산업 자동화를 혁신하고 있습니다. 예를 들어, ONNX 모델을 탑재한 엣지 디바이스는 제품 결함을 감지하거나 기계의 마모 징후를 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 가동 중단 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킵니다.

ONNX는 커널 실행 시간을 최소화하고 메모리 사용량을 최적화함으로써 연산 능력이 제한된 환경에서도 이러한 시스템이 원활하게 작동하도록 보장합니다. 이러한 확장성은 ONNX를 인더스트리 4.0의 핵심 요소로 만듭니다.

팁: ONNX 모델을 엣지 환경에 배포할 때 다양한 하드웨어 플랫폼과의 호환성과 최적화된 성능을 위해 ONNX 런타임을 사용하는 것을 고려하세요.

머신 비전에서 ONNX의 이점과 과제

이점: 유연성, 속도 및 비용 효율성

ONNX는 타의 추종을 불허하는 머신 비전 애플리케이션을 위한 유연성PyTorch와 같은 하나의 프레임워크에서 모델을 학습하고 다양한 플랫폼에 원활하게 배포할 수 있습니다. 이러한 상호 운용성 덕분에 AI 솔루션은 클라우드 시스템부터 엣지 디바이스까지 다양한 환경에 적응할 수 있습니다. ONNX는 CPU, GPU, 특수 가속기 등 다양한 하드웨어를 지원하므로 확장 가능한 배포에 이상적입니다.

속도는 또 다른 주요 장점입니다. ONNX는 더 빠른 추론을 위해 모델을 최적화하여 지연 시간을 줄이고 실시간 성능을 향상시킵니다. 학습 후 양자화와 같은 기술은 정확도를 저하시키지 않으면서 모델 크기를 줄입니다. 따라서 ONNX는 산업 자동화나 교통 모니터링처럼 빠른 의사 결정이 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

비용 효율성은 주요 이점입니다ONNX를 사용하면 특정 벤더에 종속되는 것을 피하고 독점 도구 관련 비용을 절감할 수 있습니다. 오픈 소스라는 특성 덕분에 커뮤니티 중심의 발전된 기술을 활용할 수 있으므로 머신 러닝 프로젝트는 예산에 맞춰 진행될 수 있습니다.

팁: ONNX 런타임을 사용하면 배포 중에 성능을 극대화하고 비용을 최소화할 수 있습니다.

과제: 호환성 및 학습 곡선

ONNX는 이러한 장점에도 불구하고 몇 가지 과제를 안고 있습니다. 특히 모델에 사용자 지정 레이어가 포함된 경우 모델을 ONNX로 변환하는 것이 까다로울 수 있습니다. 성공적인 변환을 위해서는 이러한 레이어의 디버깅 및 조정에 시간을 투자해야 할 수도 있습니다.

ONNX 버전 및 프레임워크 간 호환성을 유지하는 데에도 주의가 필요합니다. ONNX 업데이트로 인해 기존 모델에 영향을 미치는 변경 사항이 발생할 수 있으며, 이는 잠재적인 배포 문제로 이어질 수 있습니다. 또한, ONNX는 자체 운영에 대한 지원이 제한되어 특수 애플리케이션에서의 사용이 제한될 수 있습니다.

ONNX의 학습 곡선은 특히 초보자에게는 가파를 수 있습니다. 효과적으로 사용하려면 ONNX의 모델 형식, 변환 프로세스 및 최적화 기법을 이해해야 합니다. 하지만 이러한 요소들을 숙달하면 ONNX는 AI 프로젝트를 향상시키는 강력한 도구가 될 것입니다.

주의 사항: 간단한 모델부터 시작하여 점진적으로 ONNX의 고급 기능을 탐색하여 학습 곡선을 극복합니다.

머신 비전에서 ONNX의 미래 전망

AI 모델 상호 운용성의 발전

ONNX는 AI 모델 상호 운용성의 미래를 형성하고 있습니다. 머신 러닝 모델을 위한 범용 형식ONNX를 사용하면 다양한 프레임워크와 하드웨어에서 모델이 공유되고 배포되는 방식을 표준화할 수 있습니다. 이러한 추세는 협업을 간소화하고 AI 혁신을 가속화합니다.

ONNX의 새로운 발전은 저전력 기기 모델 최적화에도 중점을 두고 있습니다. 이러한 개선을 통해 휴대폰 및 IoT 기기에 AI 솔루션을 더욱 쉽게 배포할 수 있습니다. 또한, ONNX는 생성 AI 모델에 대한 지원을 확대하여 GPT 또는 DALL-E와 같은 대규모 아키텍처를 활용할 수 있도록 지원합니다. 이러한 통합은 디자인 및 엔터테인먼트 산업과 같은 산업에서 창의적인 애플리케이션에 새로운 가능성을 열어줍니다.

또 다른 유망 분야는 연합 AI 학습입니다. ONNX 모델은 이제 분산 네트워크에 배포될 수 있어 민감한 데이터를 공유하지 않고도 협업적으로 모델을 학습할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 높은 성능을 유지하는 동시에 개인 정보 보호 및 보안을 강화합니다.

이러한 발전은 AI의 미래를 주도하는 ONNX의 역할을 강조하며, 여러분과 같은 개발자들이 AI를 더 쉽게 접근하고 다양하게 활용할 수 있도록 합니다.

IoT 및 엣지 디바이스의 애플리케이션 확장

ONNX는 원활한 모델 이식성을 통해 IoT 및 엣지 컴퓨팅에 혁신을 일으키고 있습니다. 호환성 문제 없이 엣지 장치를 포함한 다양한 환경에 ONNX 모델을 배포할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 스마트 센서든 산업용 로봇이든 일관된 성능을 보장합니다.

ONNX 런타임 최적화는 리소스가 제한된 환경에서 AI 애플리케이션의 성능을 더욱 향상시킵니다. 예를 들어, ONNX 모델이 탑재된 엣지 디바이스는 로컬에서 데이터를 처리하여 지연 시간과 대역폭 사용량을 줄일 수 있습니다. 따라서 ONNX는 교통 모니터링, 헬스케어 웨어러블, 스마트 시티 인프라와 같은 애플리케이션에 이상적입니다.

• ONNX는 모델 이식성을 지원하여 에지 장치를 포함한 다양한 환경에 배포할 수 있습니다.

• 상호 운용성은 다양한 플랫폼에서 모델의 일관된 성능을 보장합니다.

• ONNX 런타임 최적화는 리소스가 제한된 환경에서 AI 애플리케이션의 성능을 향상시킵니다.

ONNX를 활용하면 IoT 및 엣지 컴퓨팅의 고유한 과제에 적응하는 확장 가능한 솔루션을 구축할 수 있습니다. 이러한 기능은 ONNX를 차세대 핵심 기술로 자리매김합니다. AI-powered 장치.

ONNX 머신 비전 시스템은 상호 운용성, 최적화 및 확장성을 결합하여 컴퓨터 비전 애플리케이션을 발전시킵니다. 프레임워크와 하드웨어 전반에 걸쳐 모델을 배포하여 유연성과 효율성을 보장합니다. 또한 추론 속도를 최적화하고 모델 크기를 줄여 산업 자동화 및 엣지 컴퓨팅과 같은 실시간 작업에 이상적입니다.

ONNX의 장점은 빠른 처리 속도, 비용 효율성, 그리고 다양한 환경에 대한 적응성입니다. 이미지 분류부터 객체 감지까지 다양한 분야에 적용 가능하며, IoT 및 의료 분야에서 새로운 활용 사례가 나타나고 있습니다. 아래 표는 ONNX의 효과를 보여주는 주요 지표를 요약한 것입니다.

ONNX는 앞으로도 머신 비전 기술 혁신을 주도해 나갈 것입니다. AI 상호운용성과 엣지 컴퓨팅 분야의 발전은 IoT, 헬스케어, 우주 탐사 분야에서 ONNX의 적용 분야를 확장할 것으로 기대됩니다. ONNX를 도입함으로써 확장 가능하고 효율적인 컴퓨터 비전 시스템을 위한 최첨단 솔루션을 활용할 수 있는 입지를 확보하게 됩니다.

자주 묻는 질문

ONNX란 무엇이고, 머신 비전에 왜 중요한가요?

ONNX(Open Neural Network Exchange)는 AI 모델이 다양한 프레임워크와 하드웨어에서 작동할 수 있도록 하는 포맷입니다. 배포를 간소화하고, 성능을 향상시키며, 호환성을 보장합니다. 머신 비전ONNX는 더 빠른 추론과 확장성을 지원하므로 실시간 애플리케이션에 이상적입니다.

모델을 ONNX 형식으로 변환하려면 어떻게 해야 하나요?

다음과 같은 도구를 사용하여 모델을 변환할 수 있습니다. torch.onnx.export PyTorch 또는 tf2onnx TensorFlow용입니다. 이 도구들은 훈련된 모델을 ONNX 형식으로 내보내 다양한 ​​플랫폼과의 호환성을 보장합니다. 변환된 모델이 예상대로 작동하는지 항상 확인하세요.

팁: 오류를 방지하기 위해 변환 중에 샘플 입력 데이터를 사용합니다.

ONNX 모델을 에지 디바이스에서 실행할 수 있나요?

네, ONNX 모델은 엣지 디바이스에 최적화되어 있습니다. 양자화와 같은 기술을 사용하여 크기를 줄이고 속도를 향상시킵니다. 따라서 IoT 기기, 웨어러블 기기 및 기타 리소스가 제한된 환경에 적합합니다.

ONNX의 머신 비전을 지원하는 도구는 무엇입니까?

PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime, NVIDIA TensorRT 등 다양한 도구가 ONNX를 지원합니다. 이러한 도구는 ONNX 모델을 효율적으로 학습, 최적화 및 배포하는 데 도움이 됩니다. 하드웨어 및 애플리케이션 요구 사항에 따라 도구를 선택하세요.

ONNX를 사용할 때 어려움은 있나요?

사용자 정의 레이어와의 호환성 문제나 초보자에게는 가파른 학습 곡선과 같은 문제에 직면할 수 있습니다. ONNX를 정기적으로 업데이트하려면 모델을 조정해야 할 수도 있습니다. 학습 과정을 용이하게 하려면 간단한 모델부터 시작하세요.

주의 사항: 문제 해결 팁은 ONNX 문서를 확인하세요.

도 참조

자동차 머신 비전 시스템과 그 기능 이해

머신 비전 시스템에서 조명의 역할 탐구

머신 비전 시스템의 품질 보증: 개요

머신 비전에서의 이미지 처리에 대한 포괄적인 가이드

머신 비전 시스템에서 카메라의 중요성