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# OpenMV

OpenMV 카메라는 이미지 처리 SOC를 사용해 카메라와 같은 보드에서 MicroPython 프로그램을 직접 실행하는 매우 저전력의 카메라-컴퓨트 유닛입니다. 전력 소모가 0.5W 미만이며, 양자화와 낮은 해상도에서 최대 약 13fps로 모델을 실행할 수 있습니다.

#### 호환되는 모델 학습

OpenMV 배포를 허용하도록 Roboflow 3.0 모델을 학습하세요. 모델은 모델 후처리에서 양자화 및 크기 조정되므로(저전력 SOC에 맞도록) 실제 성능은 플랫폼의 지표가 보여주는 것보다 낮을 수 있습니다. 최상의 결과를 위해 해상도는 224 또는 256을 사용하세요(후처리에서 그 크기로 조정합니다).

#### 양자화된 아티팩트 다운로드

deployments 페이지를 사용해 OpenMV 아티팩트를 다운로드하세요. 이 아티팩트는 다음으로 구성되어야 합니다. `.tflite` 파일이며, OpenMV 디바이스와 호환됩니다.

<figure><img src="/files/eb573e98b1f7ee2f9817e364128313a35272a838" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/fe2c1576113d1c5e61f76bc4277d871ac4d80976" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### OpenMV 디바이스에 모델 배포

그런 다음 [OpenMV IDE](https://openmv.io/pages/download) 를 사용해 엣지 디바이스에 모델을 배포할 수 있습니다. 방금 다운로드한 모델 가중치와 클래스 목록이 필요하며, 이는 이 [OpenMV의 비디오](https://www.youtube.com/watch?v=aRnn2LeAS4c)에서 언급된 것처럼 roboflow 대시보드에서 찾을 수 있습니다. 이 비디오는 다음을 보여줍니다. [예제 스크립트](https://github.com/openmv/openmv/blob/4d7247e11e9f4605802f4e285ac65701a2079b4d/scripts/examples/03-Machine-Learning/00-TensorFlow/yolo_v8_detector.py) 를 OpenMV 디바이스에서 YOLOv8(Roboflow 3.0) 모델을 실행하는 데 사용하며, OpenMV에서 Roboflow 모델로 개발할 때 시작점으로 사용해야 합니다.