YOLO11 배포 옵션 비교 분석

소개

YOLO11 을 통해 먼 길을 오셨습니다. 부지런히 데이터를 수집하고, 꼼꼼하게 주석을 달고, 시간을 투자하여 사용자 지정 YOLO11 모델을 훈련하고 엄격하게 평가했습니다. 이제 특정 애플리케이션, 사용 사례 또는 프로젝트에 모델을 적용할 차례입니다. 하지만 모델을 효과적으로 내보내고 배포하는 방법이라는 중요한 결정이 앞에 놓여 있습니다.

이 가이드에서는 YOLO11 의 배포 옵션과 프로젝트에 적합한 옵션을 선택하기 위해 고려해야 할 필수 요소를 안내합니다.

YOLO11 모델에 적합한 배포 옵션을 선택하는 방법

YOLO11 모델을 배포할 때 적합한 내보내기 형식을 선택하는 것은 매우 중요합니다. Ultralytics YOLO11 모드 문서에 설명된 대로 model.export() 함수를 사용하면 학습된 모델을 다양한 환경 및 성능 요구 사항에 맞는 다양한 형식으로 변환할 수 있습니다.

이상적인 형식은 모델의 의도된 운영 환경, 균형 잡힌 속도, 하드웨어 제약, 통합 용이성에 따라 달라집니다. 다음 섹션에서는 각 내보내기 옵션에 대해 자세히 살펴보고 각 옵션을 선택해야 하는 시기를 이해합니다.

YOLO11의 배포 옵션

다양한 YOLO11 배포 옵션을 살펴보겠습니다. 내보내기 프로세스에 대한 자세한 안내는 내보내기에 대한Ultralytics 문서 페이지를 참조하세요.

PyTorch

PyTorch 는 딥 러닝 및 인공 지능 분야의 애플리케이션에 널리 사용되는 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리입니다. 높은 수준의 유연성과 속도를 제공하기 때문에 연구자와 개발자들 사이에서 인기가 높습니다.

• 성능 벤치마크: PyTorch 는 사용 편의성과 유연성으로 유명하지만, 보다 전문적이고 최적화된 다른 프레임워크와 비교했을 때 원시 성능에서 약간의 절충이 발생할 수 있습니다.
• 호환성 및 통합: Python 에서 다양한 데이터 과학 및 머신 러닝 라이브러리와의 뛰어난 호환성을 제공합니다.
• 커뮤니티 지원 및 에코시스템: 학습 및 문제 해결을 위한 광범위한 리소스를 갖춘 가장 활기찬 커뮤니티 중 하나입니다.
• 사례 연구: 연구 프로토타입에 일반적으로 사용되는 많은 학술 논문에서 PyTorch 에 배포된 모델을 참조합니다.
• 유지 관리 및 업데이트: 새로운 기능에 대한 활발한 개발 및 지원을 통한 정기적인 업데이트.
• 보안 고려 사항: 보안 문제에 대해 정기적으로 패치를 적용하지만, 보안은 배포되는 전체 환경에 따라 크게 달라집니다.
• 하드웨어 가속: 모델 학습 및 추론 속도를 높이는 데 필수적인 GPU 가속을 위해 CUDA 을 지원합니다.

TorchScript

TorchScript 는 C++ 런타임 환경에서 모델을 내보내 실행할 수 있도록 하여 PyTorch 의 기능을 확장합니다. 따라서 Python 을 사용할 수 없는 프로덕션 환경에 적합합니다.

• 성능 벤치마크: 특히 프로덕션 환경에서 기본 PyTorch 보다 향상된 성능을 제공할 수 있습니다.
• 호환성 및 통합: PyTorch 에서 C++ 프로덕션 환경으로 원활하게 전환할 수 있도록 설계되었지만 일부 고급 기능이 완벽하게 변환되지 않을 수 있습니다.
• 커뮤니티 지원 및 에코시스템: PyTorch 의 대규모 커뮤니티를 활용하지만 전문 개발자의 범위가 좁습니다.
• 사례 연구: Python 의 성능 오버헤드가 병목 현상인 산업 환경에서 널리 사용됩니다.
• 유지 관리 및 업데이트: 유지 관리: PyTorch 에서 지속적으로 업데이트됩니다.
• 보안 고려 사항: 전체 Python 설치가 없는 환경에서도 모델을 실행할 수 있도록 지원하여 보안을 강화합니다.
• 하드웨어 가속: PyTorch 의 CUDA 지원을 계승하여 효율적인 GPU 활용을 보장합니다.

ONNX

오픈 신경망 교환(ONNX)은 다양한 프레임워크에서 모델 상호 운용성을 허용하는 형식으로, 다양한 플랫폼에 배포할 때 중요할 수 있습니다.

• 성능 벤치마크: ONNX 모델은 배포되는 특정 런타임에 따라 성능이 달라질 수 있습니다.
• 호환성 및 통합: 프레임워크에 구애받지 않는 특성으로 인해 여러 플랫폼과 하드웨어에서 높은 상호 운용성을 제공합니다.
• 커뮤니티 지원 및 에코시스템: 많은 조직에서 지원하여 광범위한 에코시스템과 최적화를 위한 다양한 도구를 제공합니다.
• 사례 연구: 다양한 머신 러닝 프레임워크 간에 모델을 이동하는 데 자주 사용되어 유연성을 입증합니다.
• 유지 관리 및 업데이트: 개방형 표준인 ONNX 은 새로운 운영 및 모델을 지원하기 위해 정기적으로 업데이트됩니다.
• 보안 고려 사항: 모든 크로스 플랫폼 도구와 마찬가지로, 변환 및 배포 파이프라인에서 보안 관행을 보장하는 것이 필수적입니다.
• 하드웨어 가속: ONNX 런타임을 통해 모델은 다양한 하드웨어 최적화를 활용할 수 있습니다.

OpenVINO

OpenVINO 는 Intel 하드웨어에 딥 러닝 모델을 쉽게 배포하여 성능과 속도를 향상시킬 수 있도록 설계된 Intel 툴킷입니다.

• 성능 벤치마크: Intel CPU, GPU 및 VPU에 특별히 최적화되어 호환되는 하드웨어에서 상당한 성능 향상을 제공합니다.
• 호환성 및 통합: Intel 에코시스템 내에서 가장 잘 작동하지만 다른 다양한 플랫폼도 지원합니다.
• 커뮤니티 지원 및 에코시스템: 특히 컴퓨터 비전 영역에서 탄탄한 사용자 기반을 갖춘 Intel 의 지원을 받습니다.
• 사례 연구: Intel 하드웨어가 널리 사용되는 IoT 및 엣지 컴퓨팅 시나리오에서 자주 활용됩니다.
• 유지 관리 및 업데이트: Intel 정기적으로 업데이트 OpenVINO 최신 딥 러닝 모델과 Intel 하드웨어를 지원합니다.
• 보안 고려 사항: 민감한 애플리케이션에 배포하기에 적합한 강력한 보안 기능을 제공합니다.
• 하드웨어 가속: 전용 명령어 세트와 하드웨어 기능을 활용하여 Intel 하드웨어에서 가속을 위해 맞춤화되었습니다.

OpenVINO 을 사용하여 배포하는 방법에 대한 자세한 내용은 Ultralytics 통합 문서를 참조하세요: Intel OpenVINO 내보내기.

TensorRT

TensorRT 는 속도와 효율성이 필요한 애플리케이션에 적합한 고성능 딥 러닝 추론 최적화 도구 및 런타임( NVIDIA)입니다.

• 성능 벤치마크: 고속 추론을 지원하는 NVIDIA GPU에서 최고 수준의 성능을 제공합니다.
• 호환성 및 통합: NVIDIA 하드웨어에 가장 적합하며, 이 환경 외에는 제한적으로 지원됩니다.
• 커뮤니티 지원 및 에코시스템: NVIDIA 의 개발자 포럼 및 설명서를 통한 강력한 지원 네트워크.
• 사례 연구: 비디오 및 이미지 데이터에 대한 실시간 추론이 필요한 산업에서 널리 채택되고 있습니다.
• 유지 관리 및 업데이트: NVIDIA 에서는 성능을 향상하고 새로운 GPU 아키텍처를 지원하기 위해 자주 업데이트하여 TensorRT 을 유지 관리합니다.
• 보안 고려 사항: 많은 NVIDIA 제품과 마찬가지로 보안에 중점을 두고 있지만 구체적인 사항은 배포 환경에 따라 다릅니다.
• 하드웨어 가속: NVIDIA GPU 전용으로 설계되어 심층적인 최적화 및 가속을 제공합니다.

TensorRT 배포에 대한 자세한 내용은 TensorRT 통합 가이드를 참조하세요.

CoreML

CoreML 는 Apple의 머신 러닝 프레임워크로, iOS, macOS, watchOS 및 tvOS를 포함한 Apple 에코시스템의 기기 내 성능에 최적화되어 있습니다.

• 성능 벤치마크: 배터리 사용량을 최소화하면서 Apple 하드웨어의 온디바이스 성능에 최적화되었습니다.
• 호환성 및 통합: Apple 에코시스템 전용으로 iOS 및 macOS 애플리케이션을 위한 간소화된 워크플로우를 제공합니다.
• 커뮤니티 지원 및 에코시스템: 광범위한 문서와 도구를 갖춘 Apple 및 전담 개발자 커뮤니티의 강력한 지원.
• 사례 연구: Apple 제품에서 온디바이스 머신 러닝 기능이 필요한 애플리케이션에 주로 사용됩니다.
• 유지 관리 및 업데이트: 최신 머신 러닝 발전과 Apple 하드웨어를 지원하기 위해 Apple에서 정기적으로 업데이트합니다.
• 보안 고려 사항: 사용자 개인정보 보호 및 데이터 보안에 중점을 둔 Apple의 혜택.
• 하드웨어 가속: Apple의 신경 엔진과 GPU 을 최대한 활용하여 머신 러닝 작업을 가속화합니다.

TF SavedModel

TF SavedModel 은 확장 가능한 서버 환경에 특히 적합한 머신 러닝 모델을 저장하고 제공하기 위한 TensorFlow 의 형식입니다.

• 성능 벤치마크: 서버 환경에서 확장 가능한 성능을 제공하며, 특히 TensorFlow Serving과 함께 사용할 경우 더욱 그렇습니다.
• 호환성 및 통합: 클라우드 및 엔터프라이즈 서버 배포를 포함하여 TensorFlow 의 에코시스템 전반에서 폭넓은 호환성.
• 커뮤니티 지원 및 에코시스템: TensorFlow 의 인기로 인한 대규모 커뮤니티 지원, 배포 및 최적화를 위한 다양한 도구를 제공합니다.
• 사례 연구: 프로덕션 환경에서 대규모로 딥 러닝 모델을 제공하기 위해 광범위하게 사용됩니다.
• 유지 관리 및 업데이트: Google 및 TensorFlow 커뮤니티에서 지원하여 정기적인 업데이트와 새로운 기능을 보장합니다.
• 보안 고려 사항: TensorFlow Serving을 사용하여 배포하면 엔터프라이즈급 애플리케이션을 위한 강력한 보안 기능이 포함되어 있습니다.
• 하드웨어 가속: TensorFlow 의 백엔드를 통해 다양한 하드웨어 가속을 지원합니다.

TF GraphDef

TF GraphDef 은 모델을 그래프로 표현하는 TensorFlow 형식으로, 정적 계산 그래프가 필요한 환경에 유용합니다.

• 성능 벤치마크: 일관성과 안정성에 중점을 두고 정적 계산 그래프에 안정적인 성능을 제공합니다.
• 호환성 및 통합: TensorFlow 의 인프라 내에서 쉽게 통합되지만 SavedModel 에 비해 유연성이 떨어집니다.
• 커뮤니티 지원 및 에코시스템: 정적 그래프 최적화에 사용할 수 있는 많은 리소스를 갖춘 TensorFlow 의 에코시스템이 잘 지원됩니다.
• 사례 연구: 특정 임베디드 시스템과 같이 정적 그래프가 필요한 시나리오에서 유용합니다.
• 유지 관리 및 업데이트: 정기 업데이트: TensorFlow 의 핵심 업데이트와 함께 제공됩니다.
• 보안 고려 사항: TensorFlow 의 확립된 보안 관행으로 안전한 배포를 보장합니다.
• 하드웨어 가속: TensorFlow 의 하드웨어 가속 옵션을 활용할 수 있지만 SavedModel 만큼 유연하지는 않습니다.

TF GraphDef 통합 가이드에서TF GraphDef에 대해 자세히 알아보세요.

TF Lite

TF Lite는 TensorFlow 의 모바일 및 임베디드 디바이스 머신 러닝을 위한 솔루션으로, 온디바이스 추론을 위한 경량 라이브러리를 제공합니다.

• 성능 벤치마크: 모바일 및 임베디드 디바이스의 속도와 효율성을 위해 설계되었습니다.
• 호환성 및 통합: 가볍기 때문에 다양한 기기에서 사용할 수 있습니다.
• 커뮤니티 지원 및 에코시스템: Google , 강력한 커뮤니티와 개발자를 위한 다양한 리소스를 보유하고 있습니다.
• 사례 연구: 최소한의 설치 공간으로 온디바이스 추론이 필요한 모바일 애플리케이션에서 인기가 높습니다.
• 유지 관리 및 업데이트: 모바일 디바이스에 대한 최신 기능 및 최적화를 포함하도록 정기적으로 업데이트됩니다.
• 보안 고려 사항: 최종 사용자 디바이스에서 모델을 실행할 수 있는 안전한 환경을 제공합니다.
• 하드웨어 가속: GPU 및 DSP를 비롯한 다양한 하드웨어 가속 옵션을 지원합니다.

TF Edge TPU

TF Edge TPU 는 Google 의 Edge TPU 하드웨어에서 고속의 효율적인 컴퓨팅을 위해 설계되어 실시간 처리가 필요한 IoT 디바이스에 적합합니다.

• 성능 벤치마크: Google 의 Edge TPU 하드웨어에서 고속의 효율적인 컴퓨팅을 위해 특별히 최적화되었습니다.
• 호환성 및 통합: Edge TPU 디바이스의 TensorFlow Lite 모델에서만 작동합니다.
• 커뮤니티 지원 및 에코시스템: Google 및 타사 개발자가 제공하는 리소스를 통해 지원을 확대하고 있습니다.
• 사례 연구: 짧은 지연 시간으로 실시간 처리가 필요한 IoT 디바이스 및 애플리케이션에 사용됩니다.
• 유지 관리 및 업데이트: 새로운 Edge TPU 하드웨어 릴리스의 기능을 활용하기 위해 지속적으로 개선됩니다.
• 보안 고려 사항: Google 의 강력한 IoT 및 에지 디바이스용 보안과 통합됩니다.
• 하드웨어 가속: Google Coral 기기를 최대한 활용할 수 있도록 맞춤 설계되었습니다.

TF.js

TensorFlow.js(TF.js)는 머신러닝 기능을 브라우저에 직접 제공하는 라이브러리로, 웹 개발자와 사용자 모두에게 새로운 가능성의 영역을 제공합니다. 백엔드 인프라 없이도 웹 애플리케이션에 머신러닝 모델을 통합할 수 있습니다.

• 성능 벤치마크: 클라이언트 디바이스에 따라 적절한 성능으로 브라우저에서 바로 머신 러닝을 사용할 수 있습니다.
• 호환성 및 통합: 웹 기술과의 높은 호환성으로 웹 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.
• 커뮤니티 지원 및 에코시스템: 브라우저에 ML 모델을 배포하기 위한 다양한 도구와 함께 웹 및 Node.js 개발자 커뮤니티의 지원.
• 사례 연구: 서버 측 처리 없이 클라이언트 측 머신 러닝의 이점을 활용하는 대화형 웹 애플리케이션에 이상적입니다.
• 유지 관리 및 업데이트: 유지 관리: 오픈 소스 커뮤니티의 기여로 TensorFlow 팀에서 유지 관리합니다.
• 보안 고려 사항: 웹 플랫폼의 보안 모델을 활용하여 브라우저의 보안 컨텍스트 내에서 실행됩니다.
• 하드웨어 가속: WebGL과 같은 하드웨어 가속에 액세스하는 웹 기반 API를 사용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

PaddlePaddle

PaddlePaddle 은 바이두에서 개발한 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다. 연구자에게는 효율적이고 개발자에게는 사용하기 쉽도록 설계되었습니다. 특히 중국에서 인기가 높으며 중국어 처리에 특화된 지원을 제공합니다.

• 성능 벤치마크: 사용 편의성 및 확장성에 중점을 둔 경쟁력 있는 성능을 제공합니다.
• 호환성 및 통합: Baidu의 에코시스템에 잘 통합되어 있으며 다양한 애플리케이션을 지원합니다.
• 커뮤니티 지원 및 에코시스템: 커뮤니티는 전 세계적으로 규모는 작지만 특히 중국에서 빠르게 성장하고 있습니다.
• 사례 연구: 중국 시장과 다른 주요 프레임워크에 대한 대안을 찾는 개발자들이 주로 사용합니다.
• 유지 관리 및 업데이트: 중국어 AI 애플리케이션 및 서비스 제공에 중점을 두고 정기적으로 업데이트합니다.
• 보안 고려 사항: 중국 데이터 거버넌스 표준에 따라 데이터 프라이버시 및 보안을 강조합니다.
• 하드웨어 가속: 바이두의 자체 쿤룬 칩을 비롯한 다양한 하드웨어 가속을 지원합니다.

MNN

MNN은 매우 효율적이고 가벼운 딥 러닝 프레임워크입니다. 딥 러닝 모델의 추론과 훈련을 지원하며, 업계 최고 수준의 온디바이스 추론 및 훈련 성능을 제공합니다. 또한 MNN은 IoT와 같은 임베디드 디바이스에서도 사용됩니다.

• 성능 벤치마크: 모바일 디바이스를 위한 고성능과 ARM 시스템에 대한 탁월한 최적화.
• 호환성 및 통합: 모바일 및 임베디드 ARM 시스템 및 X86-64 CPU 아키텍처와 잘 작동합니다.
• 커뮤니티 지원 및 에코시스템: 모바일 및 임베디드 머신 러닝 커뮤니티의 지원을 받습니다.
• 사례 연구: 모바일 시스템에서 효율적인 성능이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.
• 유지 관리 및 업데이트: 모바일 장치에서 고성능을 보장하기 위해 정기적으로 유지 관리합니다.
• 보안 고려 사항: 데이터를 로컬에 유지하여 온디바이스 보안의 이점을 제공합니다.
• 하드웨어 가속: ARM CPU 및 GPU에 최적화되어 효율성을 극대화합니다.

NCNN

NCNN 은 모바일 플랫폼에 최적화된 고성능 신경망 추론 프레임워크입니다. 경량성과 효율성이 뛰어나 리소스가 제한적인 모바일 및 임베디드 디바이스에 특히 적합합니다.

• 성능 벤치마크: 모바일 플랫폼에 고도로 최적화되어 ARM 기반 디바이스에서 효율적인 추론을 제공합니다.
• 호환성 및 통합: ARM 아키텍처를 사용하는 휴대폰 및 임베디드 시스템의 애플리케이션에 적합합니다.
• 커뮤니티 지원 및 에코시스템: 모바일 및 임베디드 ML 애플리케이션에 중점을 둔 틈새 시장이지만 활발한 커뮤니티의 지원을 받습니다.
• 사례 연구: Android 및 기타 ARM 기반 시스템에서 효율성과 속도가 중요한 모바일 애플리케이션에 선호됩니다.
• 유지 관리 및 업데이트: 다양한 ARM 디바이스에서 고성능을 유지할 수 있도록 지속적으로 개선됩니다.
• 보안 고려 사항: 디바이스 내 처리의 고유한 보안을 활용하여 디바이스에서 로컬로 실행하는 데 중점을 둡니다.
• 하드웨어 가속: ARM CPU 및 GPU에 맞춤화되어 있으며, 이러한 아키텍처에 맞게 특별히 최적화되어 있습니다.

YOLO11 배포 옵션 비교 분석

다음 표는 YOLO11 모델에 사용할 수 있는 다양한 배포 옵션에 대한 스냅샷을 제공하여 몇 가지 중요한 기준에 따라 프로젝트 요구 사항에 가장 적합한 옵션을 평가하는 데 도움이 됩니다. 각 배포 옵션의 형식에 대해 자세히 알아보려면 내보내기 형식에 대한Ultralytics 문서 페이지를 참조하세요.

이 비교 분석은 개략적인 개요를 제공합니다. 배포하려면 프로젝트의 특정 요구 사항과 제약 조건을 고려하고 각 옵션에 사용할 수 있는 자세한 문서와 리소스를 참조하는 것이 중요합니다.

커뮤니티 및 지원

YOLO11 을 시작할 때 유용한 커뮤니티와 지원을 받는다면 큰 도움이 될 수 있습니다. 관심사를 공유하는 다른 사람들과 소통하고 필요한 도움을 받는 방법은 다음과 같습니다.

더 넓은 커뮤니티와 소통하기

• GitHub 토론: GitHub의YOLO11 리포지토리에는 질문하고, 문제를 보고하고, 개선 사항을 제안할 수 있는 '토론' 섹션이 있습니다.
• Ultralytics 디스코드 서버: Ultralytics 다른 사용자 및 개발자와 소통할 수 있는 디스코드 서버가 있습니다.

공식 문서 및 리소스

• Ultralytics YOLO11 문서: 공식 문서에서는 설치, 사용 및 문제 해결에 대한 가이드와 함께 YOLO11 에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.

이러한 리소스를 통해 문제를 해결하고 YOLO11 커뮤니티에서 최신 트렌드와 모범 사례에 대한 최신 정보를 얻을 수 있습니다.

결론

이 가이드에서는 YOLO11 에 대한 다양한 배포 옵션을 살펴봤습니다. 또한 선택 시 고려해야 할 중요한 요소에 대해서도 설명했습니다. 이러한 옵션을 사용하면 다양한 환경과 성능 요구 사항에 맞게 모델을 사용자 지정하여 실제 애플리케이션에 적합하게 만들 수 있습니다.

YOLO11 및 Ultralytics 커뮤니티는 귀중한 도움의 원천이라는 사실을 잊지 마세요. 다른 개발자 및 전문가와 소통하여 일반 문서에서 찾을 수 없는 고유한 팁과 솔루션을 알아보세요. 계속해서 지식을 찾고, 새로운 아이디어를 탐색하고, 경험을 공유하세요.

행복한 배포!

자주 묻는 질문

다양한 하드웨어 플랫폼에서 YOLO11 에 사용할 수 있는 배포 옵션에는 어떤 것이 있나요?

Ultralytics YOLO11 는 특정 환경과 하드웨어 플랫폼에 맞게 설계된 다양한 배포 형식을 지원합니다. 주요 형식은 다음과 같습니다:

• PyTorch 연구 및 프로토타입 제작을 위한 Python 통합 기능이 뛰어납니다.
• TorchScript 를 사용할 수 없는 프로덕션 환경의 경우 Python 으로 이동하세요.
• ONNX 를 사용하여 플랫폼 간 호환성 및 하드웨어 가속을 지원합니다.
• OpenVINOIntel 하드웨어에서 최적화된 성능을 제공합니다.
• TensorRT 를 사용하여 NVIDIA GPU에서 고속 추론할 수 있습니다.

각 형식에는 고유한 장점이 있습니다. 자세한 안내는 내보내기 프로세스 문서를 참조하세요.

Intel CPU 에서 YOLO11 모델의 추론 속도를 개선하려면 어떻게 해야 하나요?

Intel CPU에서 추론 속도를 향상하려면 Intel 의 OpenVINO 툴킷을 사용하여 YOLO11 모델을 배포할 수 있습니다. OpenVINO 는 Intel 하드웨어를 효율적으로 활용하도록 모델을 최적화하여 상당한 성능 향상을 제공합니다.

1. 다음을 사용하여 YOLO11 모델을 OpenVINO 형식으로 변환합니다. model.export() 함수입니다.
2. 자세한 설정 가이드는 Intel OpenVINO 내보내기 문서에서 확인하세요.

자세한 내용은 블로그 게시물을 참조하세요.

모바일 장치에 YOLO11 모델을 배포할 수 있나요?

예, YOLO11 모델은 다음을 사용하여 모바일 장치에 배포할 수 있습니다. TensorFlowAndroid 및 iOS 플랫폼용 라이트(TF Lite). TF Lite는 모바일 및 임베디드 디바이스용으로 설계되어 효율적인 온디바이스 추론을 제공합니다.

# Export command for TFLite format
model.export(format="tflite")

# CLI command for TFLite export
yolo export --format tflite

모바일에 모델을 배포하는 방법에 대한 자세한 내용은 TF Lite 통합 가이드를 참조하세요.

YOLO11 모델의 배포 형식을 선택할 때 고려해야 할 요소는 무엇인가요?

YOLO11 의 배포 형식을 선택할 때는 다음 요소를 고려하세요:

• 성능: TensorRT 같은 일부 형식은 NVIDIA GPU에서 뛰어난 속도를 제공하는 반면, OpenVINO 같은 형식은 Intel 하드웨어에 최적화되어 있습니다.
• 호환성: ONNX 은 다양한 플랫폼에서 폭넓은 호환성을 제공합니다.
• 통합의 용이성: CoreML 또는 TF Lite와 같은 형식은 각각 iOS 및 Android 와 같은 특정 에코시스템에 맞게 조정됩니다.
• 커뮤니티 지원: 같은 형식 PyTorch 및 TensorFlow 같은 형식은 광범위한 커뮤니티 리소스와 지원을 제공합니다.

비교 분석은 내보내기 형식 문서를 참조하세요.

웹 애플리케이션에 YOLO11 모델을 배포하려면 어떻게 해야 하나요?

YOLO11 모델을 웹 애플리케이션에 배포하려면 브라우저에서 직접 머신 러닝 모델을 실행할 수 있는 TensorFlow.js(TF.js)를 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식은 백엔드 인프라가 필요하지 않으며 실시간 성능을 제공합니다.

1. YOLO11 모델을 TF.js 형식으로 내보냅니다.
2. 내보낸 모델을 웹 애플리케이션에 통합합니다.

단계별 지침은 TensorFlow.js 통합에 대한 가이드를 참조하세요.

📅1 년 전 생성됨 ✏️ 업데이트됨 7일 전

댓글