PyTorch 머신 비전 초보자 가이드

PyTorch 머신 비전 시스템을 사용하면 이미지나 비디오를 분석하고 해석할 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다. 객체 감지, 이미지 분류, 분할과 같은 복잡한 컴퓨터 비전 작업을 간소화해 주므로 초보자에게 필수적인 도구입니다. PyTorch는 동적 계산 그래프를 갖춘 직관적인 프레임워크를 제공하여 실험과 디버깅을 더욱 쉽게 해줍니다.

PyTorch 도입이 증가함에 따라 그 효과가 더욱 두드러집니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

1. PyTorch를 사용한 연구 논문은 몇 년 만에 7%에서 거의 80%로 증가했습니다.

2. 2019년 주요 컨퍼런스 대부분에서 PyTorch 구현이 다루어졌습니다.

모델 성능 향상에서도 그 효과를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, PyTorch로 학습된 모델은 에포크(epoch) 전반에 걸쳐 일관된 정확도 향상을 보이며 최대 97.48%에 도달했습니다. 이 프레임워크를 사용하면 학습 곡선을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

PyTorch 기능을 활용하면 작업 흐름을 간소화하고 실제 컴퓨터 비전 작업을 해결하는 데 집중할 수 있습니다.

주요 요점

• PyTorch를 사용하면 이미지 정렬이나 객체 찾기와 같은 작업을 더 쉽게 수행할 수 있습니다. 초보자가 배우기에 좋습니다.

• 도구 설정 올바른 방법이 중요합니다. Docker를 사용하여 데이터 세트를 확보하고 더 나은 학습을 진행하세요.

• torchvision 라이브러리를 사용하면 데이터 세트를 쉽게 가져오고 이미지를 편집할 수 있습니다. 이를 통해 시간과 작업을 절약할 수 있습니다.

• 학습 전에 이미지를 변경하면 모델이 더 잘 작동합니다. 이미지를 뒤집거나, 자르거나, 색상을 바꾸는 등의 작업을 수행하면 결과가 향상됩니다.

• 모델이 어떻게 작동하는지 확인하세요 정확도와 혼동도 차트를 활용했습니다. 이를 통해 얼마나 좋은지, 그리고 무엇을 수정해야 하는지 알 수 있습니다.

컴퓨터 비전을 위한 PyTorch 시작하기

PyTorch 설치 및 환경 설정

사용을 시작하려면 파이 토치 컴퓨터 비전을 위해서는 환경을 올바르게 설정해야 합니다. 원활한 설치 과정을 위해 다음 단계를 따르세요.

1. PyTorch ROCm Docker 이미지를 가져옵니다.

2. 필요한 구성으로 Docker 컨테이너를 실행합니다.

3. 학습을 위해 ImageNet 데이터베이스나 비슷한 데이터 세트를 다운로드하세요.

4. PyTorch의 DataLoader에서 기대하는 형식에 맞게 데이터베이스를 처리합니다.

이러한 설정은 추론 비용을 71% 줄이고 대기 시간을 30% 줄여 컴퓨터 비전 프로젝트에 매우 적합합니다.

PyTorch의 컴퓨터 비전 라이브러리 개요

PyTorch는 컴퓨터 비전 작업을 간소화하는 여러 라이브러리를 제공합니다. 가장 주목할 만한 라이브러리는 다음과 같습니다. torchvision사전 학습된 모델, 데이터셋 및 이미지 변환 도구를 제공하는 . 이를 통해 CIFAR-10 및 ImageNet과 같은 인기 데이터셋에 접근하거나 크기 조정, 자르기, 정규화와 같은 변환을 적용할 수 있습니다.

예를 들어, 몇 줄의 코드만으로 데이터 세트를 로드하고 변환을 적용할 수 있습니다.

from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((128, 128)),
    transforms.ToTensor()
])

dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

이 라이브러리를 사용하면 시간과 노력을 절약할 수 있으므로 모델 구축과 학습에 집중할 수 있습니다.

PyTorch의 Tensor 이해

텐서는 PyTorch의 기본 요소입니다. 텐서는 수치 데이터를 저장하고 효율적인 계산을 가능하게 하는 다차원 배열입니다. PyTorch는 직관적인 텐서 연산을 제공하여 머신 비전 모델을 더 쉽게 구현할 수 있도록 합니다.

일반적인 텐서 연산에 있어서 PyTorch를 다른 프레임워크인 MXNet Gluon과 비교해보면 다음과 같습니다.

예를 들어, 텐서를 생성하고 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = x * 2
print(y)  # Output: tensor([[2, 4], [6, 8]])

PyTorch를 사용하려면 텐서를 이해하는 것이 중요합니다. 텐서는 머신 비전 작업의 모든 계산의 기초를 형성하기 때문입니다.

훈련을 위한 데이터 준비

데이터 세트 및 변환에 torchvision 사용

작업할 때 머신 비전 프로젝트데이터 세트에 액세스하고 조작할 수 있는 안정적인 방법이 필요합니다. PyTorch의 torchvision 라이브러리는 이 과정을 간소화합니다. CIFAR-10, ImageNet, MNIST와 같은 인기 데이터셋에 대한 액세스를 제공합니다. 이러한 데이터셋은 전처리되어 바로 사용할 수 있으므로 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

데이터 세트를 로드하려면 다음을 사용할 수 있습니다. datasets ~에있는 모듈 torchvision예를 들어, CIFAR-10을 로드하려면 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

from torchvision import datasets, transforms

dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True)

이 명령은 CIFAR-10 데이터 세트를 다운로드하여 지정된 디렉토리에 저장합니다.

변형은 또 다른 강력한 기능입니다. torchvision. 모델을 적용하기 전에 이미지를 수정할 수 있습니다. 크기 조정, 자르기, 정규화는 물론, 뒤집기나 회전과 같은 데이터 증강 기법을 적용할 수도 있습니다. 이러한 변환은 학습 이미지의 품질을 향상시키고 모델의 안정성을 높여줍니다.

예를 들어, 다음과 같이 CIFAR-10에 변환을 적용할 수 있습니다.

transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.RandomRotation(10),
    transforms.ToTensor()
])

dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

이 코드는 이미지를 무작위로 뒤집고 회전시켜 데이터 세트의 다양성을 향상시킵니다.

모델 학습을 위한 이미지 전처리

전처리는 데이터 세트를 준비하는 데 중요한 단계입니다. 학습 이미지가 모델에 맞게 일관되고 최적화되도록 보장합니다. 전처리가 없는 원시 이미지는 학습 결과가 좋지 않고 일반화 오류가 더 커질 수 있습니다.

일반적인 전처리 기술은 다음과 같습니다.

• 인식 능력을 향상시키기 위해 이미지를 뒤집고 회전합니다.

• 이미지 크기를 표준화하기 위한 크기 조정 및 자르기.

• 다양한 조명 조건에 맞게 색상과 대비를 조정합니다.

• 모델을 왜곡으로부터 강력하게 만들기 위해 노이즈를 추가하거나 흐리게 만듭니다.

이러한 기법은 균형 잡힌 데이터 세트를 생성하고 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다. 예를 들어, 이미지를 뒤집거나 회전하면 다양한 변형이 생성되어 새로운 데이터를 수집하지 않고도 데이터 세트의 크기를 효과적으로 늘릴 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 비용 효율적이며 모든 이미지의 잠재력을 극대화합니다.

PyTorch에서 이미지를 전처리하는 방법은 다음과 같습니다.

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((128, 128)),
    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2),
    transforms.ToTensor()
])

dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

이 코드는 이미지의 크기를 조절하고, 밝기와 대비를 조정하고, 이를 텐서로 변환합니다.

효율적인 학습을 위한 데이터 로더 생성

데이터 세트가 준비되면 이를 모델에 효율적으로 공급할 방법이 필요합니다. PyTorch의 DataLoader 클래스가 이 작업을 처리합니다. 데이터를 일괄 처리하고, 섞은 후 학습 중에 메모리에 로드합니다. 이 과정을 통해 학습 속도가 향상되고 모델이 각 에포크에서 다양한 이미지 세트를 인식하게 됩니다.

데이터 로더를 생성하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

from torch.utils.data import DataLoader

data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

이 코드는 배치 크기가 32인 데이터 로더를 생성하고 데이터셋을 셔플링합니다. 셔플링은 모델이 이미지 순서에 따른 패턴을 학습하지 않도록 합니다.

데이터 로더를 사용하면 ImageNet처럼 메모리에 맞지 않는 대용량 데이터셋도 처리할 수 있습니다. 데이터 로더는 필요에 따라 이미지를 배치로 가져와 학습 과정을 더욱 효율적으로 만듭니다.

결합하여 torchvision 데이터셋, 전처리 기법, 데이터 로더를 사용하면 학습을 위해 데이터를 효과적으로 준비할 수 있습니다. 이러한 도구와 방법을 사용하면 CIFAR-10과 같은 까다로운 데이터셋에서도 모델이 분할 및 분류와 같은 작업에서 우수한 성능을 발휘하도록 할 수 있습니다.

기준 모델 구축 및 교육

PyTorch에서 간단한 신경망 정의하기

구축하려면 이미지 분류를 위한 기준 모델간단한 신경망을 정의해야 합니다. PyTorch는 이 과정을 다음과 같이 간단하게 만듭니다. torch.nn 모듈. 신경망은 입력 데이터를 처리하고 특징을 추출하여 예측을 수행하는 여러 층으로 구성됩니다. 기본 네트워크의 경우, 선형 계층이라고도 하는 완전 연결 계층을 사용할 수 있습니다.

다음은 PyTorch에서 간단한 신경망을 정의하는 예입니다.

import torch.nn as nn

class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 128)  # Input layer
        self.fc2 = nn.Linear(128, 64)      # Hidden layer
        self.fc3 = nn.Linear(64, 10)       # Output layer

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28 * 28)  # Flatten the input image
        x = torch.relu(self.fc1(x))  # Apply ReLU activation
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

이 네트워크는 FashionMNIST 데이터셋과 같은 28×28 픽셀 이미지를 처리합니다. ReLU 활성화 함수를 사용하는 두 개의 은닉층을 포함하고 있어 비선형성을 구현하고 모델이 복잡한 패턴을 학습하는 데 도움을 줍니다. 출력층에는 데이터셋의 10개 클래스에 해당하는 10개의 노드가 있습니다.

기준 모델 학습

네트워크를 정의한 후 다음 단계는 모델 학습입니다. 학습 과정은 데이터셋을 네트워크에 입력하고, 손실을 계산하고, 오차를 최소화하도록 가중치를 업데이트하는 과정으로 구성됩니다. PyTorch는 다음을 통해 이 과정을 간소화합니다. torch.optim 최적화를 위한 모듈 및 torch.nn.CrossEntropyLoss 분류 작업에서 손실을 계산하기 위한 것입니다.

모델을 훈련하는 방법은 다음과 같습니다.

import torch.optim as optim

# Initialize the model, loss function, and optimizer
model = SimpleNet()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# Training loop
for epoch in range(3):  # Train for 3 epochs
    for images, labels in data_loader:
        optimizer.zero_grad()  # Clear gradients
        outputs = model(images)  # Forward pass
        loss = criterion(outputs, labels)  # Calculate loss
        loss.backward()  # Backward pass
        optimizer.step()  # Update weights

학습 과정에서 모델은 손실을 최소화하여 이미지를 분류하는 방법을 학습합니다. 또한 학습 과정에서 정확도와 손실과 같은 지표를 추적하여 진행 상황을 평가합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 에포크 1: 손실: 0.6867, 훈련 적중률: 89.81%, 검증 적중률: 92.17%

• Epoch 2: Train acc.: 95.02%, Val acc.: 92.09%

• Epoch 3: Train acc.: 97.28%, Val acc.: 89.88%

이러한 지표는 과도한 적합으로 인해 검증 정확도에 약간의 변동이 발생할 수 있지만, 시간이 지남에 따라 모델이 어떻게 개선되는지 보여줍니다.

모델 성능 평가

모델을 학습한 후에는 성능을 평가해야 합니다. 이 단계는 네트워크가 보이지 않는 데이터에 대해서도 일반화가 잘 되는지 확인합니다. 일반적인 평가 지표로는 정확도, 손실, 그리고 혼동 행렬이 있습니다. 정확도는 정확한 예측의 비율을 측정하는 반면, 손실은 예측의 오류를 나타냅니다. 혼동 행렬은 모델의 분류 성능에 대한 심층적인 통찰력을 제공합니다.

모델을 평가하는 예는 다음과 같습니다.

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

# Evaluate on test data
model.eval()  # Set the model to evaluation mode
test_outputs = []
test_labels = []

with torch.no_grad():
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)
        test_outputs.extend(predicted.numpy())
        test_labels.extend(labels.numpy())

# Calculate accuracy and confusion matrix
accuracy = accuracy_score(test_labels, test_outputs)
conf_matrix = confusion_matrix(test_labels, test_outputs)

print(f"Test Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")
print("Confusion Matrix:")
print(conf_matrix)

기준 모델의 경우 다음과 같은 결과를 기대할 수 있습니다.

이러한 지표는 모델의 이미지 정확한 분류 능력을 검증합니다. 혼동 행렬은 특정 클래스를 잘못 분류하는 등 모델이 어려움을 겪는 부분을 강조합니다. 이러한 결과를 분석하면 레이어를 추가하거나 합성곱 신경망(CNN)과 같은 고급 기술을 사용하는 등 네트워크를 개선할 수 있는 기회를 파악할 수 있습니다.

고급 기술을 사용한 모델 향상

활성화 함수를 사용한 비선형성 추가

활성화 함수는 신경망에서 비선형성을 도입하여 중요한 역할을 합니다. 활성화 함수가 없으면 모델이 선형 회귀처럼 동작하여 복잡한 패턴을 학습하는 능력이 제한됩니다. PyTorch는 ReLU, Sigmoid, Tanh와 같은 여러 활성화 함수를 제공하며, 이를 활용하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

ReLU(Rectified Linear Unit)는 컴퓨터 비전 작업에 가장 많이 사용되는 알고리즘입니다. 음수 값을 0으로 대체하여 계산 속도를 높이고 기울기 소실 위험을 줄입니다. PyTorch에서 ReLU를 다음과 같이 적용할 수 있습니다.

import torch.nn.functional as F

x = F.relu(input_tensor)

활성화 함수를 추가하면 모델이 객체를 더 잘 감지하고 이미지를 분할하여 다양한 데이터 세트를 처리하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

합성곱 신경망(CNN) 소개

합성곱 신경망(CNN)은 인간이 시각 데이터를 인식하는 방식을 모방하여 컴퓨터 비전에 혁명을 일으켰습니다. 완전 연결 네트워크와 달리, CNN은 합성곱 계층을 사용하여 이미지에서 공간적 특징을 추출합니다. 이 계층들은 에지, 질감, 모양과 같은 패턴에 초점을 맞추므로, CNN은 객체 감지 및 이미지 분할과 같은 작업에 이상적입니다.

PyTorch는 CNN 구현을 단순화합니다. torch.nn.Conv2d 모듈입니다. 다음은 기본 CNN을 정의하는 예입니다.

class BasicCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(BasicCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc = nn.Linear(32 * 8 * 8, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = x.view(-1, 32 * 8 * 8)
        x = self.fc(x)
        return x

이 네트워크는 합성곱 계층을 통해 이미지를 처리하고, 특징을 추출하여 범주별로 분류합니다. CNN은 계층적 특징을 학습하는 능력 덕분에 비전 작업에서 기존 네트워크보다 우수한 성능을 보입니다.

CNN 성능 훈련 및 비교

CNN 학습에는 네트워크에 이미지를 입력하고, 손실을 계산하고, 가중치를 최적화하는 과정이 포함됩니다. PyTorch 도구는 이 과정을 효율적으로 만들어줍니다. 하지만 CNN 아키텍처에 따라 결과가 다르게 나타납니다.

CNN 성능에 대한 주요 관찰 결과는 다음과 같습니다.

1. 간단한 CNN은 일반화에 어려움을 겪습니다.

2. 더 넓은 CNN이 더 깊은 CNN보다 성능이 더 좋습니다.

3. 병목 현상 계층은 효율성과 정확성의 균형을 유지합니다.

4. 피라미드형 인셉션 모델은 다중 스케일 기능 추출과 계층적 학습 덕분에 뛰어난 성과를 보입니다.

IS(Inception Score) 및 FID(Fréchet Inception Distance)와 같은 고급 지표는 CNN 성능을 평가하는 데 도움이 됩니다.

아키텍처를 비교하고 이러한 측정 항목을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다. 최고의 CNN을 선택하세요 컴퓨터 비전 프로젝트를 위해서요.

PyTorch 모델 평가 및 저장

혼동 행렬과 같은 메트릭 사용

혼동 행렬은 필수적입니다. 모델 평가. 이 매트릭스는 모델 예측에 대한 자세한 분석을 제공하여 정확한 예측 수와 오류가 발생한 부분을 보여줍니다. 이 매트릭스에서 정확도, 정밀도, 재현율, 특이도, F1 점수와 같은 지표를 도출할 수 있습니다. 이러한 지표는 모델 성능에 대한 포괄적인 관점을 제공합니다.

• 정확성 정확한 예측의 비율을 측정합니다.

• Precision 낙관적인 예측을 하는 능력을 평가합니다.

• 소환 모든 양성 사례의 검출 여부를 평가합니다.

• 특성 진정한 부정을 식별하는 데 중점을 둡니다.

• F1 점수 정밀도와 재현율을 단일 지표로 결합합니다.

이러한 지표는 기본적인 정확도를 넘어, 특히 불균형 데이터 세트를 다룰 때 더욱 중요합니다. 예를 들어, 양성 사례를 놓치면 심각한 결과를 초래할 수 있는 의료 영상 분야에서 재현율은 매우 중요합니다.

예측 및 결과 시각화

시각화 도구를 사용하면 모델의 성능을 파악하는 데 도움이 됩니다. PyTorch는 TensorBoard 및 Torchviz와 같은 도구와 완벽하게 통합됩니다. TensorBoard는 학습 진행 상황을 추적하여 반복 횟수에 따른 손실률 및 정확도와 같은 지표를 보여줍니다. Torchviz는 신경망의 실행 그래프를 시각화하여 디버깅 및 최적화를 더욱 쉽게 해줍니다.

정밀도-재현율 곡선을 사용하여 다양한 클래스의 성능을 평가할 수도 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

1. 학습 진행 상황을 관찰하기 위해 15,000번 이상의 반복에 대한 실행 손실을 표시합니다.

2. 3,000번의 반복 후 예측과 실제 레이블을 비교하여 분류 정확도를 평가합니다.

3. 모델의 강점과 약점을 파악하기 위해 클래스별 정밀도-재현율 곡선을 분석합니다.

이러한 시각화는 실행 가능한 통찰력을 제공하여 모델을 개선하고 검증 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

나중에 사용할 수 있도록 모델 저장 및 로드

훈련된 모델 저장 재학습 없이 재사용할 수 있도록 보장합니다. PyTorch는 이러한 목적에 효율적인 방법을 제공합니다. 사용 torch.save() 전체 모델 또는 매개변수만 저장하는 상태 사전을 저장합니다. 예:

torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

나중에 모델을 로드하려면 다음을 사용하세요. torch.load() 그리고 상태 사전을 적용합니다:

model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

체크포인트는 또 다른 유용한 기능입니다. 모델 상태뿐만 아니라 옵티마이저 상태와 학습 진행 상황까지 저장합니다. 이를 통해 학습이나 평가를 원활하게 재개할 수 있습니다. 이러한 기능은 사전 학습된 모델을 새로운 작업에 맞춰 미세 조정하는 전이 학습에 필수적입니다. 모델을 저장하고 재사용함으로써 시간과 계산 리소스를 절약하는 동시에 높은 성능을 유지할 수 있습니다.

이제 PyTorch 머신 비전 시스템을 구축할 수 있는 도구를 갖추었습니다. 먼저 데이터를 준비하고, 기준 모델을 정의하고, 고급 기법으로 개선하세요. 각 단계를 거치면서 학습 및 평가에 대한 이해가 향상됩니다. 이러한 기본 사항을 숙지한 후에는 ResNet과 같은 더 복잡한 모델이나 COCO와 같은 데이터 세트를 살펴보세요.

더 자세히 알아보려면 PyTorch 공식 문서, 온라인 튜토리얼, 오픈소스 프로젝트를 확인하세요. 이러한 자료는 여러분의 기술을 다듬고 실제 컴퓨터 비전 과제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다.

자주 묻는 질문

컴퓨터 비전 분야에서 PyTorch와 TensorFlow의 차이점은 무엇입니까?

PyTorch는 동적 계산 그래프를 제공하여 디버깅과 실험을 더욱 쉽게 해줍니다. TensorFlow는 정적 그래프를 사용하여 성능을 최적화합니다. 유연성과 단순성을 중시한다면 PyTorch가 훌륭한 선택입니다. TensorFlow는 확장성이 필요한 프로덕션 환경에 적합합니다.

PyTorch를 사용하여 실시간 이미지 처리를 할 수 있나요?

네, PyTorch가 지원합니다 실시간 이미지 처리. 사전 학습된 모델을 사용합니다. torchvision 객체 감지나 분할과 같은 작업에 적합합니다. 효율적인 데이터 로더와 GPU 가속을 결합하면 실시간 성능을 얻을 수 있습니다.

내 프로젝트에 맞는 올바른 데이터 세트를 선택하려면 어떻게 해야 하나요?

작업에 따라 데이터셋을 선택하세요. 이미지 분류에는 CIFAR-10이나 ImageNet을 사용해 보세요. 객체 감지에는 COCO를 사용하세요. 데이터셋이 문제의 복잡도와 일치하고 학습에 필요한 레이블이 지정된 충분한 데이터를 포함하는지 확인하세요.

PyTorch 모델을 훈련하려면 어떤 하드웨어가 필요합니까?

GPU는 학습 속도를 크게 향상시킵니다. CUDA를 지원하는 NVIDIA GPU는 PyTorch와 가장 잘 작동합니다. 작은 모델의 경우 CPU만으로도 충분합니다. Google Colab과 같은 클라우드 플랫폼은 초보자에게 무료 GPU 액세스를 제공합니다.

PyTorch 모델을 모바일 기기에 배포할 수 있나요?

네, PyTorch는 PyTorch Mobile을 통한 모바일 배포를 지원합니다. 다음을 사용하여 모델을 변환하세요. torch.jit.trace or torch.jit.script그런 다음 Android 또는 iOS 앱에 통합하여 효율적인 기기 추론을 구현합니다.

💡 팁: 원활한 성능을 보장하기 위해 모바일 배포에는 작은 모델부터 시작합니다.

도 참조

안내 머신 비전이 로봇 공학에 미치는 영향 이해

머신 비전 기술에 대한 딥 러닝의 영향

컴퓨터 비전과 머신 비전에 대한 필수 통찰력

자동화에서의 머신 비전에 대한 자세한 개요

오늘날의 애플리케이션을 위한 픽셀 머신 비전 탐색