너도 할 수 있는, 너도밤나무 코딩

최근 AI와 컴퓨터 비전 기술이 발전하면서, **실시간 객체 탐지(Real-Time Object Detection)**는 자율주행, CCTV, 드론, 로봇 등 다양한 분야에서 필수 기술이 되었습니다.이번 포스팅에서는 Python과 OpenCV를 활용해 웹캠 영상에서 YOLO 기반 객체 탐지를 실시간으로 구현하는 방법을 단계별로 소개합니다.1. 프로젝트 개요이번 프로젝트의 목표는 다음과 같습니다:Python + OpenCV로 웹캠 영상 처리YOLOv8 모델을 활용한 객체 탐지실시간으로 객체 위치와 클래스 표시사용 기술 스택:기술용도Python프로그래밍 언어OpenCV영상 캡처 및 처리YOLOv8객체 탐지 모델PyTorchYOLO 학습/추론 백엔드SEO 키워드: Python 객체 탐지, OpenCV 실시간 ..

인공지능 컴퓨터 비전 분야에서 가장 많이 언급되는 키워드 중 하나가 바로 YOLO(You Only Look Once) 입니다. 2015년 처음 등장했을 때만 해도 “한 번만 본다”라는 파격적인 이름처럼, 이미지 속 객체를 빠르고 효율적으로 찾아내는 혁신적인 모델로 큰 주목을 받았습니다. 이후 매년 새로운 버전들이 발표되며 정확도와 속도는 물론, 경량화·실시간성·멀티태스킹까지 다양한 방향으로 발전해왔습니다. 이번 글에서는 YOLOv1부터 최신 YOLOv12까지, 각 버전이 어떤 배경에서 등장했고 어떤 기술적 진보를 이루었는지 버전별 특징과 차이점을 정리해보았습니다. 인공지능을 공부하는 학생이나 현업 개발자는 물론, 최신 동향을 따라가려는 분들께 도움이 되길 바랍니다.1. YOLOv1 (2015)제작자:..

YOLO(v5, v8, v9 등)로 학습한 모델을 배포하려고 할 때, 보통 ONNX 포맷으로 변환해서 다양한 환경(C++, TensorRT, OpenVINO 등)에 활용합니다.그런데 yolo export model=best.pt format=onnx 명령을 실행했을 때 변환이 실패하는 경우가 있습니다. 이번 글에서는 그 원인과 해결 방법을 정리해 보겠습니다.1. 자주 발생하는 에러 상황Unsupported operator: ONNX 변환기에서 아직 지원하지 않는 연산Graph conversion failed: 모델 내부 레이어 변환 불가opset mismatch: 지정한 opset 버전과 호환 안 됨CUDA 관련 에러: GPU 빌드 환경 충돌2. 주요 원인과 해결 방법1) PyTorch / ONNX 버전..