TensorFlow.js를 활용한 실시간 객체 감지

이번 수업은 TensorFlow.js와 COCO-SSD 모델을 사용하여 실시간 객체 감지 애플리케이션을 만드는 방법을 안내합니다. 오른쪽의 수업은 웹캠을 통해 객체를 실시간으로 식별하고 라벨을 표시하며, 결과를 브라우저에 직접 표시합니다.

스마트 기기의 카메라(예: 노트북의 웹캠, 스마트폰의 전면 카메라)를 활용해 객체를 인식하므로, 수업 진행을 위해서는 관련 기능이 활성화되어 있어야 합니다.

웹캠이 구비되지 않은 데스크톱에서는 수업 진행이 어려우실 수 있으며, 태블릿 또는 노트북을 사용하시는 것을 권장합니다.

TensorFlow.js는 브라우저와 Node.js 환경에서 머신 러닝(ML) 모델을 실행하고 학습할 수 있도록 설계된 JavaScript 라이브러리입니다.

Google의 TensorFlow를 기반으로 하며, 웹 애플리케이션에서 딥러닝 모델을 직접 실행하거나, 기존 모델을 변환하여 사용할 수 있도록 지원합니다.

TensorFlow.js는 브라우저에서 실행되므로 별도의 환경 설정 없이 사용 가능하며, GPU 가속을 활용한 WebGL로 빠른 연산을 지원합니다.

이러한 특징을 바탕으로 이미지 인식, 자연어 처리(NLP), 생체 신호 분석 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다.

객체 탐지에 사용되는 AI 모델은 COCO-SSD입니다.

COCO-SSD는 객체 탐지(Object Detection)를 수행하는 사전 학습(Pre-trained)된 머신러닝 모델로 COCO(Common Objects in Context) 데이터셋을 기반으로 학습되었으며, SSD(Single Shot Multibox Detector) 아키텍처를 사용하여 실시간 객체 탐지를 수행합니다.

COCO 데이터셋은 사람, 자동차, 자전거, 강아지, 노트북 등 총 80가지의 객체 클래스를 포함하며, 기존 딥러닝 기반 객체 탐지 모델(YOLO, Faster R-CNN)보다 가볍고 연산량이 적어, 브라우저에서 실행하기 유용합니다.