# OpenMV

OpenMV 카메라는 이미지 처리 SoC를 사용하여 카메라와 동일한 보드에서 micropython 프로그램을 직접 실행하는, 매우 저전력의 카메라-컴퓨트 장치입니다. 전력 소모가 0.5W 미만이며, (양자화 및 낮은 해상도에서) 최대 약 13 fps로 모델을 실행할 수 있습니다.

#### 호환되는 모델 학습하기

OpenMV 배포를 허용하도록 Roboflow 3.0 모델을 학습하세요. 모델은 저전력 SoC에 맞도록 모델 후처리에서 양자화 및 스케일 조정되므로, 실제 성능은 플랫폼의 지표가 보여주는 것보다 낮을 수 있습니다. 또한 최상의 결과를 위해 해상도를 224 또는 256으로 사용해 주세요(후처리에서 그 크기로 스케일링합니다).

#### 양자화된 아티팩트 다운로드

deployments 페이지를 사용하여 OpenMV 아티팩트를 다운로드하세요. 이는 `.tflite` 파일로 구성되어야 하며, OpenMV 장치와 호환됩니다.

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<figure><img src="https://3958014485-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-M6S9nPJhEX9FYH6clfW%2Fuploads%2F2uJncfmf7vomaH0QcbpA%2FScreenshot%202025-12-19%20at%2011.47.35%E2%80%AFAM.png?alt=media&#x26;token=3e5df4cb-7897-409e-aa8b-316d55959f15" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### 모델을 OpenMV 장치에 배포하기

그다음 [OpenMV IDE](https://openmv.io/pages/download) 를 사용하여 모델을 엣지 장치에 배포할 수 있습니다. 방금 다운로드한 모델 가중치와 클래스 목록이 필요하며, 이는 이 [OpenMV의 비디오](https://www.youtube.com/watch?v=aRnn2LeAS4c)에서 언급된 대로 roboflow 대시보드에서 찾을 수 있습니다. 이 비디오는 OpenMV 장치에서 YOLOv8(Roboflow 3.0) 모델을 실행하기 위한 이 [예제 스크립트](https://github.com/openmv/openmv/blob/4d7247e11e9f4605802f4e285ac65701a2079b4d/scripts/examples/03-Machine-Learning/00-TensorFlow/yolo_v8_detector.py) 를 보여 주며, OpenMV에서 Roboflow 모델로 개발을 시작할 때 출발점으로 사용해야 합니다.