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웹 브라우저

roboflow.js로 엣지에서 실시간 예측

대부분의 비즈니스 애플리케이션에서는 Hosted API 가 적합합니다. 그러나 많은 소비자용 애플리케이션 및 일부 엔터프라이즈 사용 사례에서는 서버에 호스팅된 모델이 현실적이지 않습니다(예: 사용자가 대역폭이 제한되어 있거나 원격 API로 달성할 수 있는 것보다 더 낮은 지연 시간이 필요한 경우).

inferencejs 는 Tensorflow.js 위에 구축된 맞춤 레이어로, Roboflow에서 학습한 모델을 사용해 JavaScript로 실시간 추론을 가능하게 합니다.

참조 inferencejs 참고자료 여기

학습 자료

를 언급한 항목을 클릭하면 해당 문서로 이동합니다.

inferencejs 지원되는 모델

  • 는 현재 다음 모델 아키텍처를 지원합니다:

  • YOLOv8

  • YOLOv5

응시(시선) 감지

설치 프로젝트에 추론을 추가하려면, 단순히 npm으로 설치하거나 페이지의 <head> 태그가 없는 이미지들만 포함합니다.

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

초기화 inferencejs

인증

Roboflow 워크스페이스 설정에서 publishable_key 를 얻을 수 있습니다.

참고: 당신의 publishable_key 는 inferencejs, 가 아니라 당신의 private API 키(비밀로 유지되어야 함)와 함께 사용됩니다.

먼저 InferenceEngine 를 가져오고 새로운 inference engine 객체를 생성합니다

inferencejs 은(는) 웹워커를 사용하여 여러 모델을 메인 UI 스레드를 차단하지 않고 사용할 수 있게 합니다. 각 모델은 InferenceEngine 우리의 웹워커 매니저를 통해 로드되며, 이는 필요한 스레드 관리를 추상화해 줍니다.

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

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

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

inferencejs 은(는) 선택한 모델을 실행하는 워커를 시작합니다. 반환된 워커 id는 우리가 추론에 사용할 InferenceEngine 에 있는 워커 id와 일치합니다. 모델에서 추론하려면 infer 메서드를 InferenceEngine.

우리의 워커에서 호출할 수 있습니다. 이미지를 로드하고 워커에서 추론해봅시다.

const image = document.getElementById("image"); // id가 `image`인 이미지 요소 가져오기
const predictions = await inferEngine.infer(workerId, image); // 이미지에서 추론하기

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

)을 받을 수 있습니다. 이는 예측의 배열을 반환합니다(클래스로, 이 경우 )

RFObjectDetectionPrediction

구성 inferencejs 만약

가 예측을 필터링하는 방식을 사용자화하고 구성하고 싶다면, 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
PreviousPython inference-sdkNextinferencejs 참조

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