비디오 분석은 컴퓨터 비전 및 딥 러닝 분야에서 중요한 주제 중 하나입니다. 비디오에서 객체 탐지, 객체 추적, 동작 인식 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 위해 fastai 라이브러리는 사용자가 비디오 데이터셋을 손쉽게 처리하고 모델을 학습할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 이번 블로그 포스트에서는 fastai를 사용하여 실시간 비디오 분석을 수행하는 방법을 알아보겠습니다.

fastai 소개

fastai는 딥 러닝 모델 개발을 더 쉽게 만들어주는 오픈 소스 라이브러리입니다. Jeremy Howard와 Rachel Thomas가 주도하여 개발되었으며, PyTorch를 기반으로한 파이썬 라이브러리입니다. fastai는 강력한 기능과 직관적인 API를 제공하여 개발자들이 더 쉽게 딥 러닝 모델을 작성하고 학습할 수 있도록 도와줍니다.

실시간 비디오 분석을 위한 fastai 사용하기

fastai를 사용하여 실시간 비디오 분석을 수행하기 위해서는 몇 가지 단계를 거쳐야 합니다.

1. 비디오 데이터셋 불러오기

먼저 비디오 데이터셋을 불러와야 합니다. fastai는 비디오 데이터셋을 손쉽게 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. VideoDataLoaders 클래스를 사용하여 비디오 데이터셋을 로드할 수 있습니다.

from fastai.vision.all import *

path = Path("path/to/dataset")
dls = VideoDataLoaders.from_folder(path)

2. 모델 학습하기

비디오 데이터셋을 불러온 후에는 모델을 학습해야 합니다. fastai는 다양한 딥 러닝 모델을 사용할 수 있으며, 모델 학습을 단순화하는 기능을 제공합니다. Learner 클래스를 사용하여 모델을 학습할 수 있습니다.

learn = cnn_learner(dls, resnet34)
learn.fine_tune(10)

3. 실시간 비디오 분석하기

모델을 학습한 후에는 실시간 비디오 분석을 수행할 수 있습니다. fastai는 비디오 스트림을 처리하는 기능을 제공합니다.

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video")

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    img = PILImage.create(frame)
    pred, pred_idx, probs = learn.predict(img)
    
    # 분석 결과 출력
    print(pred)

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

마무리

이번 블로그 포스트에서는 fastai를 사용하여 실시간 비디오 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. fastai는 비디오 데이터셋을 손쉽게 처리하고 모델을 학습할 수 있는 강력한 기능을 제공하여 개발자들이 더 쉽게 비디오 분석 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다. fastai를 통해 더 나은 비디오 분석 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.