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비디오에서 모델 실행

객체를 탐지, 추적, 카운트하는 워크플로를 만들고 브라우저에서 비디오에 실행하세요.

A 워크플로우 모델, 트래커, 시각화, 로직과 같은 블록을 연결하여 브라우저에서 만드는 다단계 컴퓨터 비전 애플리케이션입니다. 한 번 만들면 이미지, 비디오 파일 또는 실시간 RTSP 스트림에서 실행할 수 있습니다.

비디오에서 워크플로우는 실시간 속도를 위해 설계된 파이프라인으로 실행됩니다. Roboflow Inference 프레임을 디코딩하고, 모델을 실행하며, GPU가 계속 바쁘게 유지되도록 결과를 병렬로 그립니다. 라이브 스트림에서는 따라잡을 수 없는 프레임을 건너뛰어 뒤처지지 않고 최신 프레임을 유지합니다.

이 가이드에서는 차량을 감지하고, 각 차량을 프레임 간 추적하며, 선을 통과할 때 개수를 세는 워크플로우를 만들고, 샘플 비디오에서 실행합니다.

워크플로우 빌드 및 실행

1

워크플로우 편집기 열기

만들기 Roboflow 계정 이 없다면, 다음을 연 후 app.roboflow.com/workflows 를 클릭하여 편집기에서 빈 워크플로우를 엽니다.

2

블록 추가 및 연결

이 블록들을 추가하고 위에서 아래로 연결하여 각 블록의 출력이 다음 블록에 전달되도록 하세요:

A Workflow connecting an object detection model, tracker, line counter, and visualization blocks
감지, 추적, 카운트 워크플로우
  • 객체 감지 모델: 각 프레임에서 RF-DETR 모델을 실행하고 바운딩 박스를 반환합니다.

  • ByteTrack 트래커: 각 감지에 고유 ID를 부여하여 동일한 객체가 프레임 간 추적되도록 합니다.

  • 라인 카운터: 프레임에 배치한 선을 통과하는 추적된 객체의 수를 셉니다.

  • 바운딩 박스 시각화: 감지 박스를 그립니다.

  • 라인 카운터 시각화: 카운팅 라인과 누적 개수를 그립니다.

  • 트레이스 시각화: 각 추적된 객체가 이동한 경로를 그립니다.

직접 만드는 과정을 건너뛰려면 편집기 왼쪽 상단의 </> 아이콘으로 JSON 편집기를 열고 다음을 붙여넣으세요 이 워크플로우 정의.

블록을 추가하고 구성하는 방법을 더 자세히 살펴보려면 다음을 참조하세요: 워크플로우 빌드.

3

비디오 업로드 및 실행

"Run"( 아이콘)을 클릭하여 실행 패널을 엽니다. "Media" 아래에서 "File" 탭을 선택하고 이 샘플 비디오를 업로드한 다음 "Run"을 클릭하세요.

워크플로우는 비디오를 처리하고 박스, 트레이스, 실시간 카운트가 포함된 주석 처리된 비디오를 반환합니다.

워크플로우가 실행되는 위치

기본적으로 "Run"은 워크플로우를 서버리스 클라우드 API에서 실행합니다. Roboflow 클라우드의 자동 확장 GPU를 사용하며, 별도로 프로비저닝할 하드웨어가 없습니다. 또한 동일한 워크플로우를 자체 하드웨어에서도 실행할 수 있으며, 노트북부터 NVIDIA Jetson까지 가능합니다.

  • 서버리스: 관리할 하드웨어가 없고 자동으로 확장됩니다. 각 프레임마다 클라우드와 네트워크 왕복이 발생하여 지연이 추가되므로, 저지연 라이브 비디오보다 시작용, 이미지, 배치 작업에 더 적합합니다.

  • 로컬: 프레임이 기기를 벗어나지 않으므로 네트워크 홉이 없고 프레임당 지연이 더 낮아 라이브 스트림에 중요합니다. 대신 하드웨어를 직접 프로비저닝하고 유지 관리해야 합니다.

어느 쪽이든 지연을 줄이려면 GPU에서 실행하거나, 더 작은 모델을 선택하거나(예: rfdetr-nano 또는 rfdetr-small), 입력 해상도를 낮추세요. 개인용 단일 테넌트 클라우드 엔드포인트에 대해서는 다음을 참조하세요: 전용 배포.

다른 모델 사용

객체 감지 모델 블록은 기본적으로 즉시 사용 가능한 RF-DETR을 실행하지만, 변경할 수 있습니다. 블록을 클릭하고 모델을 다음 중 하나로 설정하세요:

  • Roboflow에서 학습한 모델. 모델 ID를 복사하세요(형식: {project}/{version}) 프로젝트에서 Roboflow 앱.

  • 의 공개 모델 Roboflow Universe.

  • 다른 즉시 사용 가능한 사전 학습 모델 을 별칭으로 사용, 예: rfdetr-nano, rfdetr-seg-medium또는 yolo26l-640.

여러 비디오를 한 번에 처리

많은 비디오나 이미지 세트 전체에 워크플로우를 오프라인으로 실행하려면 배치 처리를 사용하세요. 이는 관리형 서비스입니다. 데이터를 선택하고 워크플로우를 선택하면 Roboflow가 코딩 없이, 로컬 컴퓨팅 없이 클라우드에서 배치를 처리합니다.

다음 단계

  • 라이브 웹캠 및 RTSP 스트림을 포함하여 자체 하드웨어에서 워크플로우를 실행하세요. 다음을 참조하세요: 로컬에서 모델 실행.

  • 로직, 필터링, 영역, 알림을 추가하세요. 다음을 참조하세요: 워크플로우 빌드.

  • 다음에서 각 워크플로우 실행 비용이 어떻게 되는지 알아보세요: 서버리스 가격 페이지.

마지막 업데이트

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