[swift] Swift Core ML을 사용하여 사물 인식을 수행하는 방법은 무엇인가요?

11 Dec 2023

swift

Swift에서 Core ML을 사용하여 사물 인식을 수행하는 방법을 알아봅니다. Core ML은 앱에 머신 러닝 모델을 통합하여 이미지 분류, 객체 탐지, 주요 특징 추출 등의 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.

1. Core ML 모델 통합

우선, 사물 인식을 위한 Core ML 모델을 통합해야 합니다. 사전 훈련된 모델을 사용하거나 직접 훈련한 모델을 Core ML 형식으로 변환하여 Xcode 프로젝트에 통합합니다.

import CoreML

guard let model = try? VNCoreMLModel(for: YourModel().model) else {
    fatalError("Failed to load Core ML model")
}

위의 코드에서 YourModel은 사용하려는 Core ML 모델의 이름으로 대체되어야 합니다.

2. 이미지 분석 및 추론

이미지 분석 및 추론을 수행하기 위해 VNImageRequestHandler와 VNCoreMLRequest를 사용합니다.

let request = VNCoreMLRequest(model: model) { request, error in
    guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation],
          let topResult = results.first else {
        fatalError("Failed to get results from Core ML model")
    }
    print(topResult.identifier, topResult.confidence)
}

let handler = VNImageRequestHandler(ciImage: yourCIImage, options: [:])
do {
    try handler.perform([request])
} catch {
    fatalError("Failed to perform image request")
}

위의 코드에서 yourCIImage는 분석할 CIImage 객체로 대체되어야 합니다.

3. 결과 처리

사물 인식 결과를 받아와 처리합니다.

// 특정 임계값 이상의 신뢰도를 가진 결과를 필터링하거나,
// 가장 높은 신뢰도를 가진 결과를 활용하여 사용자에게 표시합니다.

요약

위의 단계를 따라 Swift에서 Core ML을 사용하여 사물 인식을 수행할 수 있습니다. Core ML은 머신 러닝을 통한 사물 인식을 쉽고 효율적으로 수행할 수 있는 강력한 도구입니다.

참고 자료

Apple Developer Documentation - Core ML

Ray Wenderlich - Getting Started with Core ML