[ios] Core ML 모델을 사용하여 객체 감지 애플리케이션을 개발하는 방법은 무엇인가요?

14 Dec 2023

Core ML은 iOS 앱에서 기계 학습 모델을 통합하기 위한 Apple의 프레임워크입니다. 이를 사용하여 객체 감지 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

필수 단계

모델 훈련: 먼저, 객체 감지 모델을 훈련시켜야 합니다. 이를 위해 TensorFlow, Keras, 또는 다른 기계 학습 프레임워크를 사용하여 모델을 훈련시킬 수 있습니다.
모델 변환: 훈련된 모델을 Core ML 형식으로 변환해야 합니다. 이를 위해 Core ML Tools 또는 다른 변환 도구를 사용할 수 있습니다.
Xcode 프로젝트에 모델 추가: Xcode 프로젝트에 Core ML 모델을 추가하여 모델을 로드하고 사용할 수 있도록 해야 합니다.
객체 감지 로직 구현: Core ML 모델을 사용하여 객체 감지 로직을 구현합니다. AVCaptureSession 등을 사용하여 카메라 입력을 받아 모델에 전달하고, 결과를 처리하여 화면에 표시합니다.

예제 코드

다음은 Core ML을 사용한 객체 감지를 구현하는 간단한 예제 코드입니다. 이 예제는 Vision 프레임워크를 사용하여 카메라에서 입력을 받고 Core ML 모델을 사용하여 객체를 감지하며, 화면에 결과를 표시합니다.

import UIKit
import Vision

class ObjectDetectionViewController: UIViewController, AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate {
    // AVCaptureSession 설정 및 초기화
    
    func captureOutput(_ output: AVCaptureOutput, didOutput sampleBuffer: CMSampleBuffer, from connection: AVCaptureConnection) {
        guard let model = try? VNCoreMLModel(for: YourCoreMLModel().model) else {
            return
        }
        
        let request = VNCoreMLRequest(model: model) { request, error in
            guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation],
                  let bestResult = results.first else {
                return
            }
            // 결과 처리 로직 (객체 감지 결과 사용)
        }
        
        // 샘플 버퍼를 이미지로 변환하고 request를 실행하여 결과를 얻음
        // 결과 처리 로직 (객체 감지 결과 사용)
    }
}

참고 자료

Core ML을 사용하여 객체 감지 애플리케이션을 개발하려면, 위의 필수 단계를 따르고 예제 코드를 참고해보세요.