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실시간/배치 추론 파이프라인 구성
Day 3: YOLO 객체 탐지
실시간/배치 추론 파이프라인 구성
비전 AI — 제조 외관검사 시스템 > Day 3: YOLO 객체 탐지
학습 목표
단일 이미지와 배치 이미지 추론 파이프라인을 구현할 수 있다 추론 결과를 시각화하고 리포트로 저장할 수 있다 추론 속도를 측정하고 최적화 방안을 이해한다
추론 파이프라인
학습된 모델을 실제 검사에 적용하는 파이프라인을 구성한다.
[추론 파이프라인]
이미지 입력
↓
전처리 (리사이즈, 정규화)
↓
YOLO 추론
↓
후처리 (NMS, 신뢰도 필터)
↓
결과 시각화 + 리포트에디터 로딩 중...
핵심 포인트
- • 추론 파이프라인은 클래스로 구조화하여 재사용성 확보
- • 단일 검사와 배치 검사를 모두 지원해야 한다
- • 검사 결과를 JSON 리포트로 저장하여 추적성 확보
- • 추론 시간 50ms 이하가 실시간 라인 검사 기준
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖배치 추론 파이프라인 생성AI 학습 팁
AI에게 제조 라인 실시간·배치 추론 파이프라인을 생성하도록 요청하세요. 카메라 스트림 처리와 배치 폴더 처리를 함께 지원하는 구조로 받으세요.
제조 라인 외관검사용 YOLO 추론 파이프라인을 구현해줘. OpenCV VideoCapture로 카메라 스트림을 처리하는 실시간 모드와, 이미지 폴더를 배치 처리하는 오프라인 모드를 하나의 InspectionPipeline 클래스에서 지원하도록 하고, 탐지 결과를 타임스탬프 포함 JSON으로 저장하는 기능을 포함해줘.
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