YOLO와 클라우드 서비스 연동, 클라우드 기반 객체 검출 시스템 구축 방법

오늘날의 인공지능(AI) 기술 진보로 인해 객체 검출 기술이 크게 발전하였습니다. 특히,
YOLO(You Only Look Once)는 그 속도와 정확도로 인해 많은 주목을 받고 있습니다.
본 글에서는 YOLO 모델을 클라우드 서비스와 연동하여 객체 검출 시스템을 구축하는 방법을
자세히 설명합니다.

1. YOLO란?

YOLO는 이미지에서 객체를 빠르게 인식하고 이를 경계 상자(bounding box)로 표시하는 알고리즘입니다.
기존의 객체 검출 방법들이 이미지에서 여러 번 탐색을 수행하고 객체의 위치를 예측하는 것과는 달리,
YOLO는 이미지를 한 번만 보고 모든 객체를 동시에 탐지할 수 있습니다.
이로 인해 YOLO는 속도가 매우 빠르며, 실시간 객체 검출에 적합합니다.

2. 클라우드 서비스란?

클라우드 서비스는 데이터 저장, 처리, 관리 등을 인터넷을 통해 제공하는 서비스입니다.
AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 등 다양한 플랫폼이 있으며, 이를 통해
사용자는 고성능 컴퓨팅 자원과 스토리지를 손쉽게 이용할 수 있습니다.

3. YOLO와 클라우드 서비스 연동의 필요성

YOLO 모델은 효율적인 엔드포인트 및 백엔드 서버에서 작동할 수 있습니다.
클라우드 서비스를 통해 YOLO 모델을 호스팅하면 다음과 같은 이점이 있습니다:

  • 신뢰할 수 있는 자원: 클라우드 기반의 자원은 높은 가용성과 복원력을 제공합니다.
  • 확장성: 필요에 따라 컴퓨팅 자원을 쉽게 확장할 수 있습니다.
  • 비용 효율: 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있어 경제적입니다.

4. 클라우드 기반 객체 검출 시스템 구축 단계

4.1 YOLO 모델 준비

YOLO 모델을 다운로드하고 환경을 설정해야 합니다. YOLOv5를 선택하여 설치하는 방법을 설명합니다.
YOLOv5는 PyTorch로 구현되어 있으며 사용하기 간편합니다. 

 
# YOLOv5를 설치하기 위한 코드
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # YOLOv5 repo 클로닝
%cd yolov5
!pip install -r requirements.txt  # 의존성 설치

4.2 클라우드 서비스 설정

여기서 AWS를 예로 들어 클라우드 서비스를 설정하는 방법을 설명하겠습니다.
AWS EC2 인스턴스를 생성하고, 필요한 리소스를 배포하는 방법입니다.

  • AWS 계정 생성: AWS 공식 홈페이지에서 계정을 생성합니다.
  • EC2 인스턴스 시작: EC2 대시보드에서 ‘Launch Instance’를 클릭하여 인스턴스를 생성합니다.
  • 보안 그룹 설정: SSH, HTTP, HTTPS 포트를 여는 보안 그룹을 설정합니다.

4.3 YOLO 모델 배포

EC2 인스턴스에 YOLO 모델을 배포하여 웹 애플리케이션과 결합할 수 있습니다.
XGBoost를 사용하여 YOLO 모델을 HTTP 요청으로 처리하는 방법을 설명합니다. 


# Flask 애플리케이션 설치
!pip install Flask

# app.py라는 파일을 생성합니다.
from flask import Flask, request, jsonify
import torch

app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # 이미지 파일 수신
    file = request.files['file']
    img = Image.open(file)
    
    # YOLO 모델 로드
    model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
    
    # 객체 검출
    results = model(img)
    
    # 결과를 JSON 형식으로 반환
    return jsonify(results.pandas().xyxy[0].to_json())

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

4.4 결과 확인 및 테스트

클라우드에서 YOLO 모델이 작동하는지 확인하기 위해 Postman과 같은 도구를 사용하여 요청을 보내고
결과를 받을 수 있습니다. 


# Postman을 사용하여 테스트
POST http://:5000/predict
Content-Type: multipart/form-data
file:

예측 결과는 JSON 형식으로 반환되며, 각 객체의 클래스, 확률 및 위치를 포함합니다.

5. 결론

YOLO와 클라우드 서비스의 조합은 객체 검출 솔루션을 구축하는 데 있어 유연성과 확장성을 제공합니다.
본 강좌에서 설명한 단계를 통해 여러분도 클라우드 기반의 객체 검출 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다.
나아가 이를 통해 다양한 애플리케이션에서 실시간 객체 인식을 활용할 수 있을 것입니다.