YOLO를 사용하여 Koyeb GPU와 함께 실시간 물체 감지

이 포괄적인 가이드는 YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 사용하여 실시간 물체 감지를 구현하는 방법을 설명합니다. YOLO는 이미지 처리를 단일 패스로 수행하여 물체를 감지하는 기능으로, 감시, 로봇 공학 및 자율 주행 등 실시간 애플리케이션에서 매우 효율적입니다. 이 가이드는 YOLO의 이론, 작동 메커니즘 및 구현 단계별 지침을 다룹니다. YOLO는 이미지를 그리드로 나누고 각 셀에서 물체를 평가하여 경계 상자와 신뢰 점수를 생성하고 경계 상자 내의 물체 클래스를 확인합니다. 이 가이드는 프로젝트 환경을 설정하는 방법, 가상 환경 생성 및 필요한 라이브러리(PyTorch, Ultralytics YOLO, OpenCV, Streamlit) 설치를 포함하여 구현을 위한 코드 조각을 제공합니다. 또한 실시간 비디오 스트림에서 물체 감지 및 추적을 위해 YOLOv8 모델을 사용하는 Streamlit 애플리케이션을 구축하는 코드 조각이 포함되어 있습니다. 더 나아가 이 가이드는 물체 수, 크롭핑, 블러링 등 고급 YOLO 애플리케이션을 다루고 각 태스크에 대한 코드 예를 제공합니다. YOLO의 실제 세계 애플리케이션, 예를 들어 군중 관리, 재고 관리 및 야생 동물 모니터링이 강조됩니다. 사용자는 Koyeb의 GPU를 사용하여 YOLO 애플리케이션을 배포하는 방법에 대한 지침을 받습니다. 튜토리얼은 YOLO의 사용 용이성 및 다용성을 강조하여 다양한 컴퓨터 비전 태스크에서 YOLO의 기능을 보여줍니다.