Ultralytics iOS 앱: YOLO 모델을 통한 실시간 객체 감지
Ultralytics iOS 앱은 iPhone 또는 iPad에서 직접 YOLO 모델을 실행하여 실시간으로 물체를 감지할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 앱은 모델 최적화 및 가속을 위해 Apple Neural Engine과 Core ML을 활용하여 빠르고 효율적으로 물체를 감지할 수 있습니다.
Watch: Ultralytics HUB 앱 시작하기 (IOS & Android)
정량화 및 가속
iOS 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 정확도가 약간 저하될 수 있습니다.
Apple 뉴럴 엔진
Apple Neural Engine(ANE)은 Apple의 A 시리즈 및 M 시리즈 칩에 통합된 전용 하드웨어 구성 요소입니다. 특히 신경망을 위한 머신 러닝 작업을 가속화하도록 설계되어 YOLO 모델을 더 빠르고 효율적으로 실행할 수 있습니다.
Ultralytics iOS 앱은 정량화된 YOLO 모델을 Apple 신경 엔진과 결합하여 정확도나 성능의 저하 없이 iOS 기기에서 실시간 물체 감지를 실현합니다.
이 목록에는 2017년 이후의 iPhone 모델이 포함되어 있으며, ANE TOPs 값은 대략적인 수치입니다.
CoreML 통합
Ultralytics iOS 앱은 다음을 활용합니다. CoreML을 활용하여 iOS 기기에 맞게 YOLO 모델을 최적화합니다. CoreML 몇 가지 장점을 제공합니다:
- 온디바이스 처리: 모든 추론이 디바이스에서 로컬로 이루어지므로 데이터 프라이버시가 보장되고 인터넷 연결이 필요하지 않습니다.
- 하드웨어 가속: Apple 뉴럴 엔진, CPU 및 GPU 자동으로 활용하여 최적의 성능을 제공합니다.
- 원활한 통합: iOS 카메라 및 시스템 프레임워크와 기본적으로 작동합니다.
CoreML YOLO 모델을 Apple 디바이스에 최적화된 형식으로 변환하여 탐지 정확도를 유지하면서 효율적으로 실행할 수 있도록 지원합니다.
Ultralytics iOS 앱 시작하기
Ultralytics iOS 앱을 시작하려면 다음 단계를 따르세요:
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앱 스토어에서 Ultralytics 앱을 다운로드하세요.
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iOS 디바이스에서 앱을 실행하고 Ultralytics 계정으로 로그인합니다. 아직 계정이 없는 경우, Ultralytics HUB에서 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.
이제 Ultralytics iOS 앱을 통해 Apple Neural Engine으로 구동되고 FP16 또는 INT8 정량화로 최적화된 YOLO 모델의 성능을 활용하여 iPhone 또는 iPad에서 실시간으로 물체를 감지할 수 있습니다.
