Ultralytics Android 앱: YOLO 모델을 통한 실시간 물체 감지
Ultralytics Android 앱은 Android 기기에서 직접 YOLO 모델을 실행하여 실시간 물체 감지를 할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 앱은 다음을 활용합니다. TensorFlow 모델 최적화를 위한 Lite와 가속을 위한 다양한 하드웨어 델리게이트를 사용하여 빠르고 효율적으로 물체를 감지할 수 있습니다.
Watch: Ultralytics HUB 앱 시작하기 (IOS & Android)
정량화 및 가속
Android 장치에서 실시간 성능을 달성하기 위해 YOLO 모델은 FP16 또는 INT8 정밀도로 양자화됩니다. 양자화는 모델의 weights and biases 의 수치 정밀도를 줄여 모델의 크기와 필요한 계산량을 줄이는 프로세스입니다. 그 결과 모델의 정확도에 큰 영향을 주지 않으면서 추론 시간을 단축할 수 있습니다.
FP16 정량화
FP16(또는 반정밀도) 양자화는 모델의 32비트 부동소수점 숫자를 16비트 부동소수점 숫자로 변환합니다. 이렇게 하면 모델의 크기가 절반으로 줄어들고 추론 프로세스의 속도가 빨라지는 동시에 정확도와 성능 간의 균형이 잘 유지됩니다.
INT8 정량화
INT8(또는 8비트 정수) 양자화는 32비트 부동소수점 숫자를 8비트 정수로 변환하여 모델의 크기와 계산 요구 사항을 더욱 줄여줍니다. 이 양자화 방법을 사용하면 속도가 크게 향상될 수 있지만 수치 정밀도가 낮아져 평균 평균 정밀도 (mAP)가 약간 감소할 수 있습니다.
INT8 모델에서의 맵 감소
INT8 모델의 수치 정밀도가 감소하면 양자화 과정에서 약간의 정보 손실이 발생할 수 있으며, 이로 인해 mAP가 약간 감소할 수 있습니다. 하지만 INT8 정량화가 제공하는 상당한 성능 향상을 고려하면 이러한 절충안을 수용할 수 있는 경우가 많습니다.
델리게이트 및 성능 가변성
모델 추론을 가속화하기 위해 Android 장치에서 다양한 델리게이트를 사용할 수 있습니다. 이러한 델리게이트에는 CPU, GPU, Hexagon 및 NNAPI가 있습니다. 이러한 델리게이트의 성능은 장치의 하드웨어 공급업체, 제품 라인 및 장치에 사용되는 특정 칩셋에 따라 다릅니다.
- CPU: 대부분의 디바이스에서 합리적인 성능을 제공하는 기본 옵션입니다.
- GPU: 디바이스의 GPU 를 활용하여 더 빠른 추론을 지원합니다. 강력한 GPU가 탑재된 기기에서 상당한 성능 향상을 제공할 수 있습니다.
- Hexagon: 더 빠르고 효율적인 처리를 위해 퀄컴의 헥사곤 DSP를 활용합니다. 이 옵션은 퀄컴 스냅드래곤 프로세서가 탑재된 기기에서 사용할 수 있습니다.
- NNAPI: Android 신경망 API(NNAPI)는 Android 장치에서 ML 모델을 실행하기 위한 추상화 계층 역할을 합니다. NNAPI는 CPU, GPU, 전용 AI 칩(예: Google 의 Edge TPU, 픽셀 뉴럴 코어) 등 다양한 하드웨어 가속기를 활용할 수 있습니다.
다음은 주요 공급업체, 해당 제품군, 인기 디바이스 및 지원되는 대리인을 보여주는 표입니다:
| 공급업체 | 제품 라인 | 인기 디바이스 | 지원되는 대리인 |
|---|---|---|---|
| 퀄컴 | 스냅드래곤(예: 800 시리즈) | 삼성 갤럭시 S21, 원플러스 9, Google 픽셀 6 | CPU, GPU, 헥사곤, NNAPI |
| 삼성 | 엑시노스(예: 엑시노스 2100) | 삼성 갤럭시 S21(글로벌 버전) | CPU, GPU, NNAPI |
| MediaTek | 차원(예: 차원 1200) | 리얼미 GT, 샤오미 레드미 노트 | CPU, GPU, NNAPI |
| HiSilicon | 기린(예: 기린 990) | 화웨이 P40 Pro, 화웨이 메이트 30 Pro | CPU, GPU, NNAPI |
| NVIDIA | 테그라(예: 테그라 X1) | NVIDIA Shield TV, 닌텐도 스위치 | CPU, GPU, NNAPI |
언급된 디바이스 목록은 전체 목록이 아니며 특정 칩셋 및 디바이스 모델에 따라 달라질 수 있다는 점에 유의하세요. 항상 대상 기기에서 모델을 테스트하여 호환성과 최적의 성능을 확인하세요.
델리게이트 선택에 따라 성능 및 모델 호환성에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 일부 모델은 특정 델리게이트에서 작동하지 않거나 특정 디바이스에서 델리게이트를 사용할 수 없을 수 있습니다. 따라서 최상의 결과를 얻으려면 대상 디바이스에서 모델과 선택한 델리게이트를 테스트하는 것이 중요합니다.
Ultralytics Android 앱 시작하기
Ultralytics Android 앱을 시작하려면 다음 단계를 따르세요:
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Google Play 스토어에서 Ultralytics 앱을 다운로드하세요.
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Android 디바이스에서 앱을 실행하고 Ultralytics 계정으로 로그인합니다. 아직 계정이 없는 경우 여기에서 계정을 만드세요.
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로그인하면 학습된 YOLO 모델 목록이 표시됩니다. 객체 감지에 사용할 모델을 선택합니다.
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앱에 디바이스의 카메라에 액세스할 수 있는 권한을 부여합니다.
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감지하려는 물체를 기기의 카메라로 가리킵니다. 앱이 객체를 감지하면 실시간으로 경계 상자와 클래스 레이블을 표시합니다.
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앱의 설정을 살펴보고 감지 임계값을 조정하고 특정 개체 클래스를 활성화 또는 비활성화하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
Ultralytics Android 앱을 사용하면 이제 YOLO 모델을 사용한 실시간 물체 감지 기능을 손끝에서 바로 사용할 수 있습니다. 앱의 기능을 살펴보고 특정 사용 사례에 맞게 설정을 최적화해 보세요.
