Web inference.js

inference.js로 브라우저에서 엣지 실시간 예측을 실행하세요

inferencejs inferencejs는 Roboflow에서 학습된 모델을 사용하여 브라우저를 통해 실시간 추론을 가능하게 하는 JavaScript 패키지입니다.

참조는 inferencejs 참고문서 여기

대부분의 비즈니스 애플리케이션에서는 Hosted API 가 적합합니다. 그러나 많은 소비자용 애플리케이션 및 일부 엔터프라이즈 사용 사례에서는 서버에 호스팅된 모델을 사용하는 것이 실용적이지 않을 수 있습니다(예: 사용자가 대역폭 제약이 있거나 원격 API를 사용하여 달성할 수 있는 것보다 더 낮은 지연 시간을 필요로 하는 경우).

학습 자료

웹캠으로 모델 테스트하기: 다음에서 웹캠 데모로 손 감지 모델을 여기에서 시도해볼 수 있습니다 (이 모델은 공개 EgoHands 데이터셋).
인터랙티브 Replit 환경: 우리는 "시작하기" 프로젝트를 Repl.it에 게시했으며, 함께 제공되는 튜토리얼은 우리의 Repl.it 템플릿을 사용하여 YOLOv8 모델을 배포하는 방법을 보여줍니다.
GitHub 템플릿: Roboflow 홈페이지는 를 사용하여 inferencejs COCO 추론 위젯을 구동합니다. README에는 리포지토리 템플릿을 사용해 GitHub Pages로 모델을 웹에 배포하는 방법에 대한 지침이 포함되어 있습니다.
문서: 만약 inferencejs의 특정 함수들에 대해 더 자세한 정보를 원하시면, 문서 페이지 를 확인하세요 또는 아래 가이드에서 inferencejs 메서드의 언급을 클릭하면 해당 문서로 이동합니다.

지원되는 모델

inferencejs 현재 다음 모델 아키텍처를 지원합니다:

RF-DETR
Roboflow 3.0 (YOLOv8 호환)
YOLOv5
시선 감지

설치

프로젝트에 추론을 추가하려면, npm을 사용해 설치하거나 페이지의 <head> 태그에 스크립트 태그 참조를 추가하세요.

npm install inferencejs

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/inferencejs"></script>

초기화 `inferencejs`

인증

당신은 Roboflow 워크스페이스 설정에서 publishable_key 를 얻을 수 있습니다.

참고: 당신의 publishable_key 는 inferencejs, 가 아닌 당신의 비공개 API 키(이는 비밀로 유지되어야 합니다).

시작하려면 InferenceEngine 을(를) 가져와 새 inference engine 객체를 생성하세요

inferencejs 는 메인 UI 스레드를 차단하지 않고 여러 모델을 사용할 수 있도록 webworkers를 사용합니다. 각 모델은 InferenceEngine 를 통해 로드되며, 이는 필요한 스레드 관리를 추상화해줍니다.

import { InferenceEngine } from "inferencejs";
const inferEngine = new InferenceEngine();

이제 당신의 publishable_key 와 모델 메타데이터(모델 이름 및 버전), 신뢰도 임계값 및 겹침 임계값과 같은 구성 매개변수를 사용하여 roboflow에서 모델을 로드할 수 있습니다.

const workerId = await inferEngine.startWorker("[model name]", "[version]", "[publishable key]");

inferencejs 는 선택한 모델을 실행하는 워커를 시작합니다. 반환된 워커 ID는 우리가 추론에 사용할 InferenceEngine 의 워커 ID에 해당합니다. 모델에서 추론하려면 infer 메서드를 InferenceEngine.

위에서 호출할 수 있습니다. 이미지를 로드하고 우리의 워커에서 추론해봅시다.

const image = document.getElementById("image"); // id가 `image`인 이미지 엘리먼트를 가져옵니다
const predictions = await inferEngine.infer(workerId, image); // 이미지에서 추론

이는 다양한 이미지 형식(HTMLImageElement, HTMLVideoElement, ImageBitmap또는 TFJS Tensor).

을(를) 받을 수 있습니다. 이것은 예측 배열을 반환합니다(이 경우 클래스 형태로 RFObjectDetectionPrediction )

설정

만약 inferencejs 가 예측을 필터링하는 방식을 사용자화하고 구성하고자 한다면, 생성 시 워커에 매개변수를 전달할 수 있습니다.

const configuration = {scoreThreshold: 0.5, iouThreshold: 0.5, maxNumBoxes: 20};
const workerId = await inferEngine.startWorker("[model name]", "[version]", "[publishable key]", configuration);

또는 추론 시 구성 옵션을 전달할 수 있습니다

const configuration = {
    scoreThreshold: 0.5,
    iouThreshold: 0.5,
    maxNumBoxes: 20
};
const predictions = await inferEngine.infer(workerId, image, configuration);

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