무료 Python API를 통해 고급 AI 제품 만들기
독립형 딥 러닝 및 컴퓨터 비전 기능을 갖춘 애플리케이션 및 시스템 개발을 위한 오픈 소스 Python API
ImageAI는 소프트웨어 개발자가 자체 포함된 딥 러닝 및 컴퓨터 비전 기능으로 애플리케이션 및 소프트웨어 유틸리티를 개발할 수 있는 기능을 제공하는 간단하지만 매우 강력하고 고급 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 라이브러리에는 이미지 인식, 객체 감지, 비디오의 객체 감지, 사용자 지정 인식 모델 교육, 비디오 및 카메라 피드 분석, 모델로 객체 인식과 관련된 여러 고급 기능이 포함되어 있습니다.
라이브러리는 사용하기 쉽고 소프트웨어 프로그래머가 몇 줄의 파이썬 코드로 고급 인공 지능 기능을 응용 프로그램 및 시스템에 쉽게 통합할 수 있도록 합니다. Tensor Flow, OpenCV 및 Keras와 같은 AI 관련 기능을 제공할 수도 있지만 많은 양의 코드를 작성해야 하는 다른 라이브러리가 있습니다. 반면 ImageAI를 사용하면 이를 달성하기 위해 몇 줄의 코드가 필요합니다.
무료 오픈 소스 ImageAI 라이브러리는 매우 유명하며 전 세계의 학생, 연구원, 개발자 및 전문가가 좋아하여 고급 인공 지능 제품 및 솔루션을 손쉽게 손쉽게 생산할 수 있습니다.
ImageAI 시작하기
pip를 통해 ImageAI를 설치하는 것이 좋습니다. 다음 python 설치 명령을 실행하세요.
Install ImageAI via pip
pip를 통해 ImageAI 설치
pip3 install imageai --upgradePython API를 통한 이미지 예측
오픈 소스 ImageAI 라이브러리를 사용하면 소프트웨어 개발자가 몇 줄의 코드만으로 이미지 예측 기능을 자체 Python 응용 프로그램에 추가할 수 있습니다. 라이브러리에는 SqueezeNet, ResNet, InceptionV3 및 DenseNet과 같은 이미지 예측을 수행하는 4가지 알고리즘 및 모델 유형이 포함되어 있습니다. 이러한 각 알고리즘에는 사용자가 알고리즘 선택에 따라 사용해야 하는 별도의 모델 파일이 있음을 기억하십시오. 라이브러리는 또한 기본적으로 일반, 빠름, 더 빠름 및 가장 빠름과 같은 모든 이미지 예측 작업에 대한 예측 속도를 제공합니다.
Python 앱에 대한 이미지 객체 감지
물체 감지는 소프트웨어 개발자에게 이미지 또는 비디오 내부의 물체를 식별하고 찾을 수 있는 능력을 제공하는 놀라운 컴퓨터 비전 기술입니다. ImageAI 라이브러리에는 이미지에서 객체 감지를 수행하고 이미지에서 각 객체를 추출하는 매우 유용한 방법이 포함되어 있습니다. 고성능 및 실시간 처리를 달성하기 위한 옵션과 함께 RetinaNet, YOLOv3 및 TinyYOLOv3에 대한 지원을 제공했습니다.
Python을 통한 비디오 객체 감지
이미지 내부의 객체 감지와 동일 ImageAI 라이브러리는 파이썬 명령을 사용하여 비디오 내부의 객체를 감지하고 추적하는 매우 강력하고 쉬운 방법을 제공했습니다. 원활한 비디오 객체 감지를 위해서는 RetinaNet, YOLOv3 또는 TinyYOLOv3 객체 감지 모델을 다운로드해야 합니다. 객체 감지 모델 파일을 성공적으로 다운로드한 후 .py 파일이 저장될 프로젝트 폴더에 모델 파일을 복사하십시오. 비디오 객체 감지는 매우 철저한 작업이므로 NVIDIA GPU 및 GPU 버전의 Tensorflow가 있는 컴퓨터를 사용하는 것이 좋습니다.
사용자 지정 모델 교육 시설 사용
오픈 소스 ImageAI 라이브러리를 통해 소프트웨어 개발자는 맞춤형 이미지 예측 모델을 쉽게 훈련할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 모든 유형의 객체에 해당하는 모든 이미지 세트에서 자체 모델을 훈련할 수 있습니다. JSON 파일은 이미지 데이터 세트의 객체 유형을 매핑하고 많은 모델을 생성하는 훈련 절차에 의해 생성됩니다. 그런 다음 작업이 쉬우며 정확도가 가장 높은 모델을 선택하고 사용자 지정 이미지 예측을 수행해야 합니다.
