AI36 yolo26n 모델 hef 로 변환하기. 이번 글에서는 Windows 환경에서 WSL과 Hailo AI Software Suite 컨테이너를 이용해, yolo26n 모델을 HEF로 변환하는 과정을 정리해보겠습니다.기본적으로 ONNX로 export된 yolo26n 모델과 calibration 이미지가 준비되어 있다는 전제입니다.참고로 전체 작업 전, 아래 글을 먼저 참고하면 환경 이해에 도움이 됩니다. 참고https://junyealim.tistory.com/155 YOLO onnx 모델 hef로 변환하기. (+라즈베리 파이 적용)한눈에 보는 파이프라인PT(학습 가중치) → ONNX → HAR(파서 결과) → Optimize(양자화/보정) → HEF(실행 바이너리)이 3단계(파싱 → 최적화 → 컴파일) 흐름은 Hailo Dataflow Compi.. 2026. 3. 10. hailotracker 1) hailotracker가 하는 일 (요약)GStreamer 요소로서 파이프라인 중간에 붙여 쓰는 스트리밍용 MOT 트래커입니다. 파이프라인에 hailotracker class-id=… kalman-dist-thr=… iou-thr=… init-iou-thr=… keep-… 같은 속성을 걸어 사용합니다. 예제 파이프라인/이슈에도 동일한 옵션들이 노출되어 있습니다. (GitHub)트래킹 결과는 **메타데이터(트랙 ID)**로 버퍼에 붙고, 파이썬/콜백에서 HAILO_UNIQUE_ID 또는 GStreamer GstMeta로 읽습니다(예: gst_buffer_get_hailotracker_meta). (Hailo Community)클래스별 추적을 지원(class-id), 필요시 전 클래스 추적도 가능(-1.. 2025. 10. 16. YOLO onnx 모델 hef로 변환하기. (+라즈베리 파이 적용) 한눈에 보는 파이프라인PT(학습 가중치) → ONNX → HAR(파서 결과) → Optimize(양자화/보정) → HEF(실행 바이너리)이 3단계(파싱 → 최적화 → 컴파일) 흐름은 Hailo Dataflow Compiler(DFC)의 표준 빌드 과정입니다.[참고] MMMSK:Comptuer Vision AI사용 환경 & 전제 조건Host(모델 빌드):OS: Ubuntu 20.04/22.04 x86_64. Windows는 WSL2의 Ubuntu로 지원. 메모리 16GB+(권장 32GB+), Python 3.8/3.9/3.10. RidgeRun Developer Wiki권장 설치 방식: Hailo가 분기별로 정합성을 맞춰 배포하는 Hailo AI Software Suite(Self‑extractable 또.. 2025. 10. 15. deep-text-recognition-benchmark 모델 ONNX 변환 triton Inference server에 모델들을 경량화 해서 올리다가text recognition 모델을 onnx로 변환하는 과정에서 겪은 어려움이 있었어서 기록해두고자 한다.Deep Text Recognition Benchmark 모델 구조Deep Text Recognition Benchmark는 유연하게 모델을 구성할 수 있는 OCR(Open Character Recognition) 프레임워크로, 여러 단계에서 다양한 옵션을 조합하여 최적의 성능을 내는 구조를 설계할 수 있다.1️⃣ Transformation (TPS / None)Transformation 단계는 입력 이미지를 모델이 학습하기 좋은 형태로 변환하는 역할TPS (Thin Plate Spline Transformation)왜곡된 이.. 2024. 12. 24. [논문 리뷰] BPE Tokenizer [논문] Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units Abstract Neural machine translation (NMT) 모델의 고정 어휘로 작동하는 한계점과 이를 극복하기 위한 새로운 방법(단어를 부분 단어 단위의 시퀀스로 인코딩)을 소개합니다. NMT는 일반적으로 고정된 어휘로 작동하지만, 번역에는 개방 어휘 문제가 존재합니다. 즉, 모델이 학습할 때 정해진 어휘 사전 외에 존재하는 새로운 단어들에 대해 어떻게 처리할지에 대해 고민해야합니다. 과거에는 사전에 존재하지 않은 단어(out-of-vocabulary word) 번역을 위해 "Backing off dictionary"를 활용하였습니다. 백오프(back-off) 사전은 OOV.. 2024. 2. 4. KLUE 1. KLUE(Korea Language Understanding Evaluation) KLUE(Korea Language Understanding Evaluation)는 한국어 자연어 이해 평가를 위한 데이터셋으로, 다양한 종류의 자연어 처리 과제를 포함하고 있습니다. 이 데이터셋은 한국어 언어모델을 공정하게 평가하기 위해 공개되었으며, 총 8가지 종류의 과제를 포함하고 있습니다. 이 중 일부 과제에 대해 간략한 소개를 해보겠습니다. 뉴스 헤드라인 분류: 주어진 뉴스 헤드라인을 분류하는 과제로, 주제나 카테고리를 정확하게 예측하는 능력을 평가합니다. 문장 유사도 비교: 두 문장 간의 유사도를 비교하는 과제로, 문장 간의 의미적 유사성을 평가합니다. 자연어 추론: 주어진 전제와 가설 사이의 관계를 추론하.. 2024. 2. 2. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
