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

11 Dec 2023

swift

Apple의 Core ML은 모바일 애플리케이션에서 머신 러닝 모델을 통합하는 데 사용됩니다. Core ML을 사용하면 모바일 애플리케이션에서 이미지 분류, 사물 검출 및 기타 머신 러닝 모델을 쉽게 통합할 수 있습니다. 다음은 Swift에서 Core ML을 사용하여 사물 검출을 수행하는 방법입니다.

1. Core ML 모델 통합하기

Core ML을 사용하여 사물 검출을 위한 모델을 통합해야합니다. Apple은 사전 훈련된 사물 검출 모델을 제공하거나 여러 머신 러닝 프레임워크를 사용하여 직접 모델을 훈련시킬 수 있습니다.

import CoreML

guard let model = try? VNCoreMLModel(for: YourObjectDetectionModel().model) else {
    fatalError("모델을 로드하는 데 문제가 발생했습니다.")
}

2. 이미지 처리 및 사물 검출

모델을 사용하여 이미지에서 사물을 검출합니다.

let request = VNCoreMLRequest(model: model) { request, error in
    // 사물 검출 결과 처리
    guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation],
        let topResult = results.first else {
        fatalError("사물을 찾을 수 없습니다.")
    }
    print(topResult.identifier, topResult.confidence)
}

3. 이미지 분석 요청

실제 이미지를 분석하여 사물을 검출하기 위해 이미지 분석 요청을 수행합니다.

let handler = VNImageRequestHandler(cgImage: yourCGImage)
DispatchQueue.global(qos: .userInteractive).async {
    do {
        try handler.perform([request])
    } catch {
        print(error)
    }
}

이제 Core ML을 사용하여 Swift에서 사물 검출을 수행하는 방법에 대해 간단히 알아보았습니다. Core ML과 Vision 프레임워크를 사용하여 머신 러닝 모델을 쉽게 통합할 수 있으며, 실시간으로 이미지를 분석하고 사물을 검출할 수 있습니다.

더 많은 정보를 원하신다면 Apple의 Core ML 문서를 참고하시기 바랍니다.